链接买卖平台数学建模中探寻最佳解决方案所需采用的数学工具有哪些？
优化策略是指在一系列客观或主观的限制条件下，旨在合理分配有限资源，使所关注的某个或多个指标实现最大化（或最小化）的数学理论及方法，这是运筹学中的一个关键分支。
关键组成部分：决策变量（decision variable）、目标函数（objective function）、限制条件（constraints）。
可行区域：所有满足限制条件的x值范围。
可行解：可行区域内的每一个解称作可行解。
最佳解：使目标函数达到最佳水平的解。包括全局最佳解和局部最佳解。
最佳值：最佳解对应的目标函数值。
建模背景
数学应用
近半个世纪以来，随着计算机技术的飞速进步，数学在工程技术、自然科学等领域的应用日益广泛，并以前所未有的广度和深度渗透到经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新兴领域，数学技术已成为当代高新技术的重要组成部分。
数学模型（Mathematical Model）是对实际课题本质属性的抽象、简洁描述，它使用数学符号、公式、程序、图形等手段，可能解释某些客观现象，可能预测未来发展趋势，或为控制某一现象提供某种程度上的最优或较好策略。
数学模型通常并非直接反映现实问题，其构建往往需要深入细致地观察和分析现实问题，同时灵活巧妙地运用各种数学知识。将实际课题抽象、提炼为数学模型的过程，称为数学建模（Mathematical Modeling）。
数学建模中的优化策略
1、多目标优化问题。
对于教师和学生满意度，可以用多个关键指标来衡量，例如教师的工作效率、工作强度及往返强度等，如定义：
效率w=教师的实际授课时间/(教师坐班车时间+授课时间+在学校逗留时间)。
然后，教师的满意度S1为多个关键指标的加权平均。注意无量纲量和有量纲量的加权平均的归一化问题。
对于学生，可以定义每门课的周频次、每天上课频次等。
对于学校满意度，可以定义班车出动次数，该指标与教师的某一指标相关联，教室和多媒体设备的周期频次和使用时长等。
2、根据第一个问题中的模型进行数据求解。
3、将教师、学生和学校的满意度作为评价指标。
4、根据结果提出合理化建议。
