混合整数非线性规划求解算法

混合整数非线性规划（MINLP）是一类优化问题，其中某些变量可以取整数值，而其他变量可以取连续值。这类问题在实际应用中非常常见，比如在生产调度、物流规划、交通调度等领域。

MINLP问题的求解是一个 NP-hard 问题，因此需要使用一些高效的算法来求解。以下是一些常用的MINLP求解算法：

1. 分支定界法（Branch and Bound）：将问题分解成若干个子问题，每次对一个子问题进行求解，然后根据求解结果对子问题进行分类，直到找到最优解。

2. 分支定限法（Branch and Cut）：在分支定界法的基础上，加入线性规划松弛，使得问题变得更加简单，然后再对子问题进行分支定界。

3. 混合整数线性规划（MILP）：将非线性部分线性化，转化成MILP问题，然后利用现有的优化求解器求解。

4. 全局优化法（Global Optimization）：采用一些特殊的算法，如随机搜索、遗传算法、粒子群算法等来求解MINLP问题。

5. 符号计算法（Symbolic Computation）：将MINLP问题转化成代数方程组，然后采用符号计算的方法求解。

以上算法各有优缺点，需要根据实际问题的特点来选择合适的算法。