优化问题是指在 一定约束条件下，寻找一个目标函数的最大值或最小值的问题。目标函数可以是成本函数、收益函数或其他类型的函数，而约束条件则包括物理规则、政策规定或其他限制条件。
优化问题可以从数学和计算机科学的角度来进行分析和解决。从数学角度看，优化问题是寻找在给定约束条件下最好的解的问题，这可能涉及到一个或多个变量的最优化，以及在不同点上寻找最大值或最小值。从计算机科学的角度来看，优化问题是在有限的时间内找到最优解的问题。
优化问题的分类方式有多种，常见的分类包括：
线性优化：
目标函数和约束条件均为线性函数的优化问题。这种问题的特点是可以使用线性规划的方法求解，并且最优解一定是目标函数在可行域边界上取得的。
非线性优化：
目标函数或约束条件中至少包含一个非线性函数的优化问题。这种问题的求解较为困难，通常需要使用数值方法，如梯度下降、牛顿法等。
动态优化：
优化问题的参数或约束条件随时间变化的问题。这种问题的求解需要考虑时间因素，通常使用动态规划等方法。
整数规划：
目标函数和/或约束条件中包含整数变量的优化问题。
多目标优化：
同时考虑多个目标函数的优化问题，其各个子目标之间可能存在矛盾，需要在它们之间进行协调和折中处理。
优化问题广泛应用于工程、经济、金融等领域，通过优化问题可以提高效率、减少成本、提高利润等。