最优化
最优化：在众多可行方案或方法中找到最好的方案或方法，构造寻求最优解的计算方法.
最优化方法也称为运筹学方法，运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
目的：针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。
数学意义：最优化就是一种求极值的方法，即在一定的条件下，是系统的目标函数达到极值——最大值或最小值。
经济意义：最优化方法是在一定的资源条件下，是经济效果（如产值、利润等）达到最大，或者在完成规定的生产或经济任务下，是投入的资源最少。
基本要素
变量：最优化问题中待确定的某些两，可用这个表示
约束条件：约束条件指再求最优解时对变量的某些限制，包括技术上、资源上和时间上的约束等，，列出的约束条件越接近实际系统，求得的解越接近实际最优解。
目标函数：在满足约束条件时所求的问题达到最大或者最小，一般是个函数。
最优化方法
1、解析法。该方法用于目标函数和约束条件有明显解析表达式的情形。基本思想是由最优必要条件得到一组方程或不等式，在求解方程或不等式的问题。一般用求导法或变分法。
2、直接法、当目标函数较为复杂或者不能用解析函数描述时，可采用直接搜索的方法迭代搜索到问题的解，该方法根据经验或实验得到结果。
3、数值计算法。该方法也是直接法，是以梯度法为基础，解析与数值计算相结合的方法。
有约束最优化
最优化方法分类
（一）线性最优化：目标函数和约束条件都是线性的则称为线性最优化。
非线性最优化：目标函数和约束条件如果含有非线性的，则称为非线性最优化。
（二）静态最优化：如果可能的方案与时间无关，则是静态最优化问题。
动态最优化：如果可能的方案与时间有关，则是动态最优化问题。
线性规划问题具有以下特征
1、用一组决策变量 表示某一方案，在一般情形下决策变量有非负限制 ；
2、目标函数和约束条件函数都是线性函数；
3、目标函数实现最大化或最小化；
4、约束条件是线性等式或线性不等式 。
标准化方法
线性规划的一些基本概念和求解方法都是在标准线性规划的基础上进行的，所以要求对非标准化的线性规划问题要能够标准化
1. 目标函数为求最小
2.不等式约束
3.对无非负要求的自变量
例题
题目：
解析：
