非线性规划，作为运筹学领域的重要组成部分，关注的是那些在数学优化问题中，目标函数或约束条件至少有一个是非线性的情况。这类问题通常涉及寻找 n个实变量在满足一组等式或不等式限制下的最优解，其中这些限制可能是线性的，也可能是非线性的。当目标函数和所有约束条件都是线性函数时，我们便进入了线性规划的范畴，两者之间存在着明显的区别，非线性规划的复杂性使其更具挑战性。
非线性规划的问题解决通常需要使用数值方法和特殊算法，如梯度法、牛顿法，甚至是全局优化算法，因为线性优化方法在此类问题上可能不再适用。解决非线性规划问题时，需要对函数的性质有深入理解，包括它们的连续性、光滑性以及可能的局部极值点等。在实际应用中，非线性规划广泛应用于诸如经济学、工程学、物理学和机器学习等领域，解决复杂的决策问题。
总的来说，非线性规划是数学优化的高级形式，它扩展了线性规划的边界，不仅考虑了更广泛的函数类型，也揭示了在更复杂约束条件下可能存在的优化解。通过深入研究非线性规划，我们可以更好地理解和解决现实生活中的许多复杂问题。
线性规则 linear programming 线性规则：1、一般是指找出其变量受线性控制的一个线性函数最大或最小值的程序。2、在生产中，指在一组材料的特征及一组成品产品价格均既定的条件下，表明这些材料如何组合才能取得最大利润的方法。