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物流科学是研究产品和服务在供应链中流动的学科。因此，整个供应链可以看成一个网络或者图，各种流在其中流动。同时，涉及一些约束条件和与成本函数相关的需要优化的目标函数。所以，大多数物流管理相关的决策过程可以通过数学优化来建模并进行求解。优化方法是数学中主要应用于运筹学和管理科学的一类方法。主要是在可行域中找到一个或多个最优解。最优化算法可以根据变量是连续或者离散分成两大类，其中离散变量对应的优化为组合优化。变量的离散本质使得这类问题求解起来更加困难，因为可行域中的解虽然有限但却量级很高，寻找全局最优解需要证明其优于所有其他可行解，但由于变量不连续，微积分中的求导技术并不能应用到组合优化中。适用于组合优化的一些简单方法主要基于穷举的思想，但是完全穷举耗时较长也不切实际。其他的方法还包括松弛问题求解、分解方法及切平面算法等。所谓的NP-难问题是指在多项式时间内算法无法找到并证明最优解的存在与否。多数组合优化问题为NP-难问题，因此需要研发和利用元启发式算法来对实际问题进行求解。