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数学建模是一种应用数学的方法，用于解决实际问题。其中，非线性规划和线性规划是数学建模中常见的问题。
非线性规划问题
非线性规划是在目标函数和约束条件中包含非线性函数的规划问题。解决非线性规划问题的方法有很多，其中一种常见的方法是使用数值优化算法，如牛顿法、拟牛顿法等。这些算法可以在给定约束条件下，寻找目标函数的局部最优解。
对于某些特定的非线性规划问题，还可以使用线性化技术将其转化为等价的线性规划问题进行求解。线性化技术可以将非线性约束条件转化为一系列线性约束条件，从而将原问题转化为线性规划问题。
线性规划问题
线性规划是一种在目标函数和约束条件均为线性的情况下进行优化的数学建模问题。线性规划问题可以使用线性规划算法求解，如单纯形法、内点法等。
线性规划问题的求解过程需要确定目标函数、约束条件和变量的取值范围，然后通过算法寻找目标函数的最优解。线性规划问题的求解方法在管理科学、运筹学等领域有着广泛的应用。
结论
数学建模中的非线性规划问题和线性规划问题是我们常常遇到的两类问题。通过合适的数学建模方法和求解算法，我们可以有效地解决这些问题，并得到最优解。
