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在實際生活中，特別是在工程技術、經濟管理和科學研究領域中存在著很多優化模型，如投資的成本最小、利潤最大問題，郵遞員的投遞路線最短問題，貨物的運輸調度問題，風險證券投資中的收益最大，風險最小問題。優化模型大致的可以分成兩大類：無約束優化模型和約束優化模型。無約束優化模型即求一個函數在定義域內的最大值或最小值，這類問題往往可以使用微分的方法得到最終的結論，如一元及多元函數的最值歸結為求函數的駐點；約束優化模型即求函數在一些條件約束下的最優解，對于等式約束的問題，可以使用 Lagrange 乘數法求解，但是在數學建模中得到的優化模型往往不是等式約束問題，而是諸如不等式約束甚至更復雜的數學規劃問題，這些問題需要使用 Matlab 等科技計算軟件才能解決。數學規劃問題包括線性規劃、整數規劃、非線性規劃、目標規劃、多目標規劃以及動態規劃等類型的問題。不管是什么類型的優化問題，在建模過程中需要解決的問題，也是建模的基本步驟為：（1） 確定目標函數（按照模型所需要解決的問題，用數學函數來描述目標）（2） 確定決策變量（目標的實現與那些變量有關，這里有主要變量和次要變量，在建模的初期可以進考慮主要變量對目標的影響，隨后可以逐步增加變量的個數）（3） 確定約束條件（這是優化模型建模過程中最重要，也是最難的，在很多情況下，是否能夠得到最優解，最優解是否合理，都是取決于約束條件的建立）（4） 模型求解（使用數學工具或數學軟件求解）（5） 結果分析（分析結果的合理性、穩定性、敏感程度等）本講將主要介紹使用微分法可以解決的優化模型。
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