多目标优化问题存在唯一的全局最优解。

传统的多目标优化方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标的优化技术。但是，这样做存在各目标加权值的分配带有较大的主观性的问题。

目前多目标优化算法归结起来有传统优化算法和智能优化算法两种。传统优化算法实质上就是讲多目标函数转化为单目标函数，然后采用单目标优化方法求解。

如果线性规划问题存在可行解，则其可行域一定是一个凸多边形。

一个线性方程组，若其方程个数与未知量个数相等，则方程组一定有唯一解.

当方程个数少于未知量个数的线性方程组（)

当方程个数比未知量个数多的线性方程组（)

用分枝定界法可解纯整数规划问题和混合整数规划问题。

当参数a为（）时，方程组x+y+（2-a)z=1;（2-a)x+（2-a)y+z=1;（3-2a)x+（2-a)y+z=a有唯一解。

阅读【例3-1】中求一元二次方程实数解的C++代码，写出程序的执行过程，并提出可能的代码优化方案。 【例3-1】求一元二次方程2x^2+7x-5=0的两个实数解。 #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int main（) { int a=2,b=7,c=-5; double x1,x2; x1=（-b+sqrt（b*b-4.0*a*c))/2*a; x2=（-b-sqrt（b*b-4.0*a*c))/2*a; cout<<"方程的两个实数解是："; cout<<x1<<' '<<x2<<endl; return 0; }