数学建模求解非线性规划问题，线性规划数学建模问题
1个、线性规划数学建模：
线性规划数学建模是指以线性函数建立的约束条件和目标函数，使得所有约束条件都能得到最优解的数学建模方法.一般来说，线性规划数学建模包括4个步骤：(1)建立模型，即确定目标函数和约束条件；(2)确定模型变量，即对变量的取值范围和单位进行限定；(3)求解模型，通过求解目标函数和约束条件最优解；(4)结果分析，分析模型的结果，并了解相关的经济政策或决策的含义。
2个、非线性规划数学建模：
非线性规划数学建模是指建立非线性函数约束条件和目标函数，使得所有约束条件能够得到最优解的数学建模方法.非线性规划数学建模通常包括4个步骤：(1)建立模型，即确定非线性函数的约束条件和目标函数；(2)确定模型变量，即对变量的取值范围和单位进行限定；(3)求解模型，通过求解目标函数
数学建模非线性规划问题例题有一家公司正在研究如何有效地配置资源，以最大化其利润.该公司有两种产品，示例产品A和产品B，它们需要2种不同的原材料，原材料1和原材料2.该公司有有限的生产能力、原材料储备以及市场需求，如下表：
产品|单位生产成本|需要原材料1(磅)|需要原材料2(磅)|单位利润
：-：|：-：|：-|：
A|5|3|6|4
B|6|2|4|5
有限的原材料储备：
原材料1共有50磅，原材料2共有40磅
市场需求:每周需要至少销售20单位产品A和20单位产品B
问题:该公司应该如何配置其资源，以最大化其利润？
解:令$x_1$表示每周生产的产品A的数量，$x_2$表示每周生产的产品B的数量，则问题转化为一个非线性规划问题：
$$\Begin{Align}\max&\quad 4x_1+5x_2\Text{s.t.}&\quad 3x_1+2x_2\leq 50\\&\quad 6x_1+4x_2\leq 40\\&\quad x_1\geq 20\\&\quad x_2\geq 20\end{Align}$$
由于有非负约束，可以使用拉格朗日乘子法求
数学建模中的线性规划问题线性规划问题是一类非常重要的数学建模问题，它使用线性函数来描述目标函数和约束条件，然后用来求解最优化问题.传统的线性规划问题可以描述为:求解一个最大或最小化目标函数，使得约束条件满足，且满足给定的条件限制.这类问题通常又称为最佳化问题.
最常见的线性规划问题类型是线性规划.它由一个线性函数、一组约束条件和一个最小化(或最大化)目标函数组成.给定(n个变量)x1，x2，...，xn，它的建模形式如下：
Min f=c1x1+c2x2+...+cnxn
S.T.
A11x1+a12x2+...+a1nxn≤b1
A21x1+a22x2+...+a2nxn≤b2
..。
Am1x1+am2x2+...+amnxn≤黑石
X1、x2、...、xn≥0
其中、c1、c2、…，CN是系数，A11，A12，…、AN1、AN2、…、AM1、AM2、…，amn是约束系数，b1，b2，…，黑石是约束右端常数，x1，x2，…、Xn是未知变量.
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