最優化：在眾多可行方案或方法中找到最好的方案或方法，構造尋求最優解的計算方法.
最優化方法也稱為運籌學方法，運用數學方法研究各種系統的優化途徑及方案，為決策者提供科學決策的依據。
目的：針對所研究的系統，求得乙個合理運用人力、物力和財力的最佳方案，發揮和提高系統的效能及效益，最終達到系統的最優目標。
數學意義：最優化就是一種求極值的方法，即在一定的條件下，是系統的目標函式達到極值——最大值或最小值。
經濟意義：最優化方法是在一定的資源條件下，是經濟效果（如產值、利潤等）達到最大，或者在完成規定的生產或經濟任務下，是投入的資源最少。
變數：最優化問題中待確定的某些兩，可用這個表示
約束條件：約束條件指再求最優解時對變數的某些限制，包括技術上、資源上和時間上的約束等，，列出的約束條件越接近實際系統，求得的解越接近實際最優解。
目標函式：在滿足約束條件時所求的問題達到最大或者最小，一般是個函式。
1、解析法。該方法用於目標函式和約束條件有明顯解析表示式的情形。基本思想是由最優必要條件得到一組方程或不等式，在求解方程或不等式的問題。一般用求導法或變分法。
2、直接法、當目標函式較為複雜或者不能用解析函式描述時，可採用直接搜尋的方法迭代搜尋到問題的解，該方法根據經驗或實驗得到結果。
3、數值計算法。該方法也是直接法，是以梯度法為基礎，解析與數值計算相結合的方法。
最優化方法分類
（一）線性最優化：目標函式和約束條件都是線性的則稱為線性最優化。
非線性最優化：目標函式和約束條件如果含有非線性的，則稱為非線性最優化。
（二）靜態最優化：如果可能的方案與時間無關，則是靜態最優化問題。
動態最優化：如果可能的方案與時間有關，則是動態最優化問題。
1、用一組決策變數 表示某一方案，在一般情形下決策變數有非負限制 ；
2、目標函式和約束條件函式都是線性函式；
3、目標函式實現最大化或最小化；
4、約束條件是線性等式或線性不等式 。
線性規劃的一些基本概念和求解方法都是在標準線性規劃的基礎上進行的，所以要求對非標準化的線性規劃問題要能夠標準化
1. 目標函式為求最小
2.不等式約束
3.對無非負要求的自變數
題目：
解析：
最優化演算法 線性規劃
線性規劃的數學模型有三個要素 與自變數有關的若干個線性約束條件 自變數的取值限制 關於自變數的線性目標函式值。它的一般形式為 它的基本思路是將可行域中某個基本可行解轉換到乙個新的可行解，同時使得目標函式的值有所改善。用單純形法求解線性規劃時，應先把一般形式轉化為標準形式再求解，即通過引進人工變數，將...
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matlab的運籌與決策問題 線性規劃問題 函式 linprog f,a,b,aep,bep,lb,ub 引數分析 f 目標函式的係數排列 a 約束條件的係數矩陣 b 約束條件的增廣矩陣的結果 aep 等式的係數矩陣 bep 等式的結果矩陣 lb 所求解的最小值 ub 所求解的最大值 非線性規劃問題...
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