线性规则凸规划是一种特殊的非线性规划形式。其特点在于，函数f被定义为凸函数，这意味着它满足一定的性质：f的定义域必须是一个凸集，即任何两点x和y之间的线段上的点都包含在集合内。更具体地，对于定义域中的任意两点和任意小于1的正数α，满足不等式
f((1-α)x +αy) ≤ (1-α)f(x)+αf(y)。反过来，如果一个函数满足上述不等式的逆关系，那么它就被称作凹函数。
与一般非线性规划问题不同，凸规划的一个重要特性是其局部解具有全局性质。在凸规划中，局部最优解必然也是全局最优解，这得益于其可行集和最优解集的凸性。这意味着在凸规划的求解过程中，我们找到的局部最优解就是全局最优解，无需担心局部最优可能不是全局最优的问题。
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。