什么是优化建模？

优化模型旨在帮助组织和个人在遵守特定约束条件的同时找到目标函数的最大值或最小值，从而做出明智的决策。

目标函数是用于定义想要找到最大值（例如，利润、收入、效率）或最小值（例如，成本、浪费、时间）的数学表达式。目标函数是优化问题的核心。

决策变量是指可以控制或调整以影响结果的变量，通常用符号表示并且需要遵循某些约束条件。这些约束条件是限制决策变量之间的值或关系的数学表达式。约束条件代表现实世界的限制，例如资源可用性、容量限制或监管要求。

优化模型的类型不同，用途也不同。随机优化是数学优化的一个分支，用于处理涉及不确定性或随机性的优化问题。在随机优化中，目标函数和/或约束条件受到概率或随机变量的影响，因此优化过程比传统的确定性优化更加复杂。

非线性优化建模处理目标函数、约束条件或两者都包含决策变量的非线性函数的数学优化问题。

无约束优化建模是一种数学优化，其目标是在对决策变量没有任何约束条件的情况下找到目标函数的最大值或最小值。

在优化建模中，启发功能是一种解决问题的方法或技术，旨在找到复杂优化问题的近似解决方案，特别适用于无法通过计算方式在合理时间范围内找到确切的最佳解决方案的情况。启发功能通常需要再解决方案质量和计算时间之间进行权衡。