组合最优化问题最基本的特点就是变量是离散的, 由此导致其数学模型中的目标函数和约束函数在其可行域内是也是离散的。在现实世界中，许多的实际问题本质上是离散事件的而不是连续事件，都可归结为组合最优化问题。这类问题在理论上多数都属于NP难问题，NP类问题仍属于可计算问题，即存在算法来求解。求解这类组合最优化问题方法分为精确算法和近似算法两类。常用的精确算法有动态规划、分支定界和枚举等。精确算法只能解决一些小规模问题，当求解小规模组合优化问题时可以用这类精确算法在较短的时间内得到最优解。当求解大规模组合优化问题时，理论上可以得到问题的最优解，但由于计算量太大，所以使用精确算法并不可行。利用精确算法求解NP-hard组合优化问题时，即使能得到最优解，但所需要的计算时间过长，在实际问题中难以直接应用。近似算法是指在合理的计算时间内找到一个近似的最优解。近似算法虽然求解速度较快，但并不能保证得到问题的全局最优解。近似算法分为基于数学规划（最优化）的近似算法、启发式算法和基于智能优化的近似算法。1) 基于数学规划（最优化）的近似算法是根据对问题建立的数学规划模型，运用如拉格朗日松弛、列生成
