最优化算法------整数规划

整数规划是线性规划的特殊形式，其决策变量只能取整数，一般形式为

1. 割平面法

割平面法有许多种类型，但它们的基本思想是相同的，这里以最经典的Gomory割平面法为例。它首先求解非整数约束的线性规划，再选择一个不是整数的基变量，定义新的约束添加的原来的约束中，新的约束缩小了可行域，但是保留了原问题的全部整数可行解。

2. 分支定界法

它的基本思想是不断将可行域分割成小的集合，然后在小的集合上找整数最优解，在分割可行域时，整数解并不会丢失。

3. 0–1规划

它是整数规划的一种特殊形式，自变量只能取0或者1两个值。由于自变量取值非常有限，因此对于自变量个数不多的情况可用穷举法得到最优解，自变量个数较多时可用隐枚举法求得最优解。与穷举法不同的是，隐枚举法只检查自变量取值组合的一部分，它通过找到可行解不断改进目标值，于是它只检查优于目标值的取值组合，因此在应用隐枚举法之前必须先给一个可行解。