知识点：优化建模语言

知识点概述

优化建模语言是一种高级的声明式编程语言，它允许用户以接近数学公式的自然方式来描述优化问题，而无需关心底层的求解器实现细节。它极大地简化了从模型到求解的过程。

作用: 将建模（用数学语言描述问题）和求解（用算法找到答案）两个阶段分离。用户专注于正确地建立模型，建模语言负责将模型转化为标准格式并调用合适的求解器。
典型代表:
- AMPL: 一种成熟的、广泛使用的代数建模语言，支持各种类型的优化问题（LP, MIP, NLP）。
- CVX (MATLAB) / CVXPY (Python): 专门用于描述和求解凸优化问题的建模工具。用户只需遵循特定的语法规则（Disciplined Convex Programming, DCP）来构造问题，CVX会自动验证问题的凸性并将其转化为求解器可以处理的形式。
- Pyomo (Python), JuMP (Julia): 其他流行的基于特定编程语言的开源建模工具。
工作流程:
1. 定义变量: 声明决策变量。
2. 定义目标: 写下要最小化或最大化的目标函数。
3. 定义约束: 写下一系列的约束条件。
4. 求解: 调用 .solve() 方法，建模工具会自动选择并调用一个已安装的求解器（如Gurobi, MOSEK, GLPK）来计算结果。