介绍
规划问题是数学优化的重要分支，其目的是在一组限制下最大限度地优化目标函数。常见的规划问题包括线性规划、整数规划、多元规划和二次规划。
- 线性规划 (Linear Programming)：是将一个线性目标函数与一组线性约束相结合，目标是找到一组变量的值，以最大限度地满足目标函数并同时满足所有约束条件。线性规划应用广泛，例如用于生产计划、资源分配、交通网络设计等。
- 整数规划(Integer Programming)：类似于线性规划，只不过解必须是整数。在实际问题中，很多时候变量只能是整数，例如货物的数量、机器的台数等。整数规划问题通常比线性规划更难求解，因为它们更难以优化。
- 多元规划 (Multivariable Programming)：多元规划是在多个目标函数之间进行权衡平衡的优化技术。通常，多元规划被用于同现实生活中相互矛盾或不兼容的目标, 如增加生产效率的同时降低成本。
- 二次规划(Quadratic Programming)：类似于线性规划，只不过目标函数是一个二次函数。这种问题在实践中通常出现在局限性和限制条件非线性的问题中。例如，需要优化金融投资组合的风险和收益时，往往会使用二次规划。
通常使用Lindo、 Lingo软件实现
举例
lingo软件求解线性规划举例-CSDN博客
实例解释在lingo中使用集合模型-CSDN博客
举例解释Lingo的条件执行@if语句_lingo中的if嵌套语句_七七喝椰奶的博客-CSDN博客
