计算最佳步长（是否存在可行的最大步长）
运筹优化模型
连续优化模型
方向步长范式：几乎是所有搜索算法的核心
返回局部最优解
是否局部最优
类似单纯形法对连续的线性规划的求解速度是非常快的
搜索算法：改进搜索（improving search）局部改进（local improvement）爬山算法（hillclimbing）局部搜索（local search）邻域搜索（neighborhood search）
决策变量是否连续
非线性规划
整数规划
模型无界
是
否
整数非线性规划
停止搜索
确定性优化模型/数学规划
连续优化的搜索算法第0步:初始化。选择初始可行解，令t=0。第1步:局部最优。如果当前解 处不存在可行改进方向，则停止搜索;根据模型形式的弱假设，当前解是局部最优点。第2步:搜索方向。构建当前解处的可行改进方向第3步:最佳步长。如果沿当前解的可行改进方向上存在同时改进目标值并保持可行的最大步长，则该步长为最佳步长;否则停止搜索，该模型无界。第4步:前进。根据得到下一搜索点，令t=t+1，返回第1步。
离散优化模型
局部最优全局最优局部最优不一定是全局最优，全局最优一定是局部最优到达局部最优后搜索算法停止迭代
线性规划
前进
确定搜索方向
单纯形法：就是在顶点上搜索最优解
不确定性优化模型
整数线性规划
事实上，大多数的优化过程都可以看做是搜索算法的衍生方法
0-1整数线性规划
初始化
