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数学规划是优化问题求解的重要工具,主要包含三类核心模型:
整数规划:要求决策变量取整数值,常用于离散场景如排班调度、路径选择。其分支定界法是经典解法,但计算复杂度随问题规模指数级增长。
线性规划:目标函数和约束条件均为线性关系,单纯形法能高效求解。典型应用包括资源分配、生产计划,其凸性保证能找到全局最优解。
非线性规划:处理目标函数或约束含非线性项的情况,需依赖梯度下降、拉格朗日乘数等数值方法。广泛应用于工程设计、经济学均衡分析,但可能陷入局部最优。
实际项目中常组合使用,例如先用线性规划松弛处理整数约束,再通过启发式算法调整整数解。不同模型的选择需权衡求解精度与计算效率。