规划求解的计算公式在现代社会，规划求解是一种非常重要的数学方法，它在各个领域都有着广泛的应用。
规划求解的目标是找到一个最优的解决方案，使得某个特定的目标函数达到最大或最小值。
这种方法可以用来解决各种实际问题，比如生产调度、资源分配、交通规划等等。
在本文中，我们将介绍一些常见的规划求解方法和相关的计算公式。
线性规划。
线性规划是一种最简单的规划求解方法，它的目标函数和约束条件都是线性的。
线性规划的一般形式可以表示为：Max（或Min） Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn。
Subject to:a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1。
a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2。
...am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bm。
x1, x2, ..., xn ≥ 0。
其中，Z是目标函数的值，c1, c2, ..., cn是目标函数的系数，x1, x2, ..., xn是决策变量，a11, a12, ..., amn是约束条件的系数，b1, b2, ..., bm是约束条件的右端常数。
线性规划的求解方法有很多种，比如单纯形法、对偶理论、内点法等等。
这些方法都是基于一些特定的计算公式来进行求解的，比如单纯形法的计算公式可以表示为：xk = B^-1bk。
其中，xk是基变量的取值，B是基变量的系数矩阵，bk是基变量的右端常数。
通过不断地迭代计算，可以找到最优的解。
整数规划。
在一些实际问题中，决策变量的取值必须是整数，这就引入了整数规划的概念。
整数规划的一般形式可以表示为：Max（或Min） Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn。
Subject to:a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1。
a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2。
...am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bm。
