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谷歌搜索引擎百度百科：两大巨头的数字世界探秘
例如，一家工厂如何分配有限的原材料和机器工时，以生产不同产品来实现利润最大化，就是一个典型的线性规划问题。 非线性规划则处理更复杂的现实情境，如目标函数或约束条件中存在曲线关系。
梯度下降法、牛顿法等迭代算法是求解这类问题的利器。 在机器学习中，训练模型本质上就是通过梯度下降等优化算法，不断调整参数以最小化损失函数。 整数规划要求决策变量取整数值，常用于人员排班、路径选择等场景。
而动态规划则擅长处理具有多阶段特性的决策问题，通过将大问题分解为小问题来逐步求解，在项目调度、投资决策中作用显著。