规划问题就是最优解问题，基本思路是尽可能的通过各种方式构建最优化目标，分析这些模型中有没有好解的。
非线性的规划问题，有些情况下可以转换成线性的（例如一致的单调性条件等），或者重写方程可以构建差分方程组（最短路）、阶段化决策（动态规划）或者流问题（网络流、匹配），实在没招了还可以遍历状态空间（搜索），状态空间太大还能用近似算法逼近目标（随机调整、遗传、模拟退火），再不行还能靠经验主义（人工神经网络）。
基本上就是各种转换找路子，找不着了就坑指数算法，算不了坑近似算法，这个节奏。各个算法的数学表述大都很清晰，模型转化了之后能用什么方法一般都能一眼看出来
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