什么是优化?
优化是一个基于数学的技术，它以最大的运作效益为目标来分配各种资源。
ILOG CPLEX是如何工作的?
优化是一个可应用于特定问题的一个过程。这样逻辑上第一步是对要解决问题的一个清晰的描述。随后的步骤如下：
为你的问题构造一个模型
将数据加入模型中
利用数学优化引擎分析该模型以找到最好的可能解
当优化模型嵌入到实际应用中时，计划人员和运作管理者可以进行分析，并可以比较各种方案
下面的图表说明了优化需要处理的一些信息类型，和优化过程所产生的结果
数学优化在管理中的应用领域
1、优化在金融方面的应用
2、投资组合优化
3、贷款组合优化
优化在运营管理方面的应用
1、生产计划(产量计划、设备分配、工序安排等)
2、人员排班
3、设施布局
优化在物流管理方面的应用
1、物流网络规划(区域、全国、全球)
2、配送线路优化(快递、零售配送、电子商务送货)
3、货位/库位优化(仓库、货场、集装箱堆场)
4、库存优化(单级/多级/网络，单周期/多周期)
优化算法的分类
1、Mathematic Programming方法
可以证明最终解为全局最优解的优化方法，如线性规划、混合整数规划
2、Constraint Programming方法
用于解决有限解空间，无法证明结果是全局最优解的搜索方法
3、Heuristic Programing方法
可以解决无限解空间的问题，无法证明结果是全局最优的搜索方法
Meta-Heuristic方法(禁忌算法、退火算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法)
基于数学规划的Heuristic方法(如：拉格朗日松弛)
其他Heuristic方法(针对特定问题，依据经验制定的搜索方法)
为什么不能只依靠MP方法
有些问题无法找到一个可以被证明能够得到最优解的算法
有些问题即使能够通过MP方法得到最优解，但是随着变量数量的增加，约束数量呈爆炸性的增长，计算时间会呈几何级数增长。如，旅行商问题。
什么是好的优化模型?
易读性vs.模型规模
变量的含义应该更简单还是更复杂
时间复杂度vs.空间复杂度
变量增加增加是否能够换来计算次数的下降
变量数量vs.约束数量
约束和变量是否可以转换，计算速度会有什么变化
分层结构vs.单层结构
主问题和子问题的划分，可能得不到最优解，但是能够简化问题
优化算法的比较
对于特定的模型，不同的算法会有不同的运行效率和不同的运算结果。而算法优劣的比较通常有两种：
同样运算时间下，解的质量的比较
得到最终解(或某水平以上满意解)所花时间的比较。
