数学建模的编程可以通过以下步骤进行：
问题分析与建模
对问题进行全面的分析，构建准确的数学模型。
确定需要求解的变量、约束条件和目标函数，并将其转化为数学表达式。
算法选择与设计
根据问题的特点选择合适的算法进行求解。例如，线性规划问题可以使用单纯形法，非线性规划问题可以使用梯度下降法等。
编程实现
选择合适的编程语言和开发环境。
使用对应的语法和函数来实现数学模型。常用的编程语言包括MATLAB、Python、C/C++和R。
编写代码时，合理的组织代码结构，使用注释和命名规范来增加程序的可读性。
数据获取与处理
根据实际问题收集和整理合适的数据。
进行数据预处理，包括数据清洗、归一化、特征选择等。
模型求解与优化
通过编写程序代码，将数学模型输入到计算机中进行求解。
根据实际情况对算法进行优化，提高求解效率和精度。
模型评估与结果分析
对模型求解的结果进行评估和分析，比较模型的优劣。
根据结果进行进一步的优化和调整。
结果可视化与报告撰写
将模型求解的结果进行可视化展示，例如绘制图表或制作交互式界面。
撰写相应的报告，对整个建模过程进行总结和归纳。
常用的编程语言和工具
MATLAB：适用于数值计算、矩阵运算和统计分析，具有强大的数学函数库和工具箱。
Python：适用于数据处理、机器学习和模型优化，拥有丰富的科学计算库如NumPy、SciPy和Pandas。
C/C++：适用于求解复杂的数学模型和优化问题，具有高效的执行速度和强大的计算能力。
R：专门用于数据分析和统计建模，具有丰富的统计函数库和绘图工具。
建议
学习编程语言：了解常用的数学建模编程语言，选择一门适合你的语言，并学习其基本语法和特性。
熟悉数学库和工具：掌握数学建模中常用的数学库和工具，这些库提供了许多数学函数和操作，能方便你进行数学计算和分析。
确定编程任务：根据数学建模的要求，确定需要实现的具体编程任务，这可能包括数据的读取和处理、数学模型的编写、模型的求解和优化等。
设计算法和数据结构：根据数学模型的特点和需求，设计相应的算法和数据结构，选择合适的算法可以提高程序的运行效率和准确性。
编写代码：根据算法和数据结构设计，开始编写代码，合理的组织代码结构，使用注释和命名规范来增加程序的可读性。
测试和调试：编写完成后，进行测试和调试，确保程序的正确性，通过输入不同的数据和情况，检验程序的输出是否符合预期。
优化和改进：对于效率低下或存在问题的代码，进行优化和改进，可以使用一些技巧和方法，如向量化计算、并行计算等，提高程序的性能。
提交和演示：准备好最终的程序版本，并按照比赛要求进行提交，在演示环节，注意向评委展示你的代码和算法的有效性和可行性。