1）其中是第個施工點與第料場之間的距離。
2）（1）,（2）給出了這個模型的目標函式，模型的約束條件有三個：
一是保證各施工點的需求量，即
3）二是不超出各料場的最大容量，即
4）三是對的自然要求
5）綜上，這個模型概括為在條件（3）~（5）下求和，使由（1），（2）給出的目標函式最小。
一般地說，這一類優化模型可以表達成如下的形式：6）7
這裡是維向量，是維空間的乙個集合，是元函式，（subject to）是（受約束於）的意思。當然，（求極小）也可改為（求極大）。具體地說，相當於上例中的和，由（1）、（2）式給出，由（3）~（5）確定。
學過多元微積分的人一眼就可看出，這是多元函式的條件極值問題，它早已在微積分學中研究過，不妨稱那裡給出的解法是古典方法。不幸的是，大多數實際問題歸結出的優化模型很難用古典方法求解，這是因為：
1、古典方法通常只能處理和比較簡單的情形，通常是求出解析解，而實際問題中的和比較繁雜，一般難以得到解析解。
2、古典方法通常只能處理很小的情形，而實際問題中往往很大，如幾十到幾萬。比較有效的求解這類優化模型的方法屬於20世紀中葉出現的運籌學的乙個重要分支——數學規劃。它主要包括：
線性規劃（lp）、非線性規劃（nlp）、整數規劃（ip）、動態規劃（dp）、多目標規劃等。許多介紹運籌學或優化演算法的教材或專著，都以這些規劃劃分章節，分別講述它們的解法，而這裡我們則以實際問題分類，著重討論怎樣建立它們的數學模型，在附錄中給出用軟體的解法。
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