應用領域：
1.線性規劃 (Linear Programming, LP)
- 描述： 用於最大化或最小化一個線性目標函數，受一組線性不等式或等式約束限制。
- 應用： 適用於物流中的路徑選擇、運輸問題、資源分配等。
2.整數規劃 (Integer Programming, IP)
- 描述： 解必須是整數的線性規劃。
- 應用： 適用於設施佈局、車輛路線問題、倉庫選址等。
4.動態規劃 (Dynamic Programming, DP)
- 描述： 解決多階段決策問題，通過將問題分解為更小的子問題來解決。
- 應用： 適用於庫存管理、分銷網絡設計、路徑優化等。
5.數理規劃 (Mathematical Programming)
- 描述： 包含線性規劃、非線性規劃、整數規劃等的廣泛應用。
- 應用： 廣泛運用於物流中的供應鏈優化、需求預測等問題。
6.網絡流 (Network Flow)
- 描述： 研究網絡中流量的分配問題，如最大流、最小費用流等。
- 應用： 適用於交通運輸網絡、供應鏈物流、電信網絡優化等。
7.貪婪算法 (Greedy Algorithm)
- 描述： 每一步都做出當前最佳選擇的算法。
- 應用： 適用於車輛路線問題、裝載問題等。
8.模擬退火 (Simulated Annealing)
- 描述： 基於熱力學原理的隨機優化技術，用於找到全局最優解。
- 應用： 適用於複雜的路徑優化、設施選址等問題。
9.遺傳算法 (Genetic Algorithm, GA)
- 描述： 基於自然選擇和遺傳學的隨機搜索算法。
- 應用： 適用於多目標優化、車輛路線問題、倉庫佈局等。
10.負載均衡 (Load Balancing)
- 描述： 將工作均勻分佈在多個資源上的技術。
- 應用： 適用於倉庫管理、交通運輸中的貨物分配等。
11.排隊理論 (Queueing Theory)
- 描述： 研究在等待線中的排隊行為，包括到達過程、服務過程、系統容量等。
- 應用： 適用於物流中心的服務窗口設計、貨物處理流程優化等。