線性模型的一階可解性從可分離系數的排序規(guī)則開始,發(fā)展為梯度遞增的凸性規(guī)則,再到擬陣與獨立系統(tǒng),從而概括一大類經典問題。二階可解性是借助限位結構,將求解途徑納入基于交錯鏈變換的匹配型算法??山庑缘牧硪痪€索是從局部的偏序關系擴張為整體的全序關系,即偏序集的線性擴張方法。進而,一旦遇到劃分結構,便進入難解性境地。證明NP-困難性的方法,是運用模擬、強迫及變尺度的技巧,構造時序問題的劃分模型。在判定NP-困難性之后,精確算法主要是隱枚舉,即動態(tài)規(guī)劃與分枝定界。運用動態(tài)規(guī)劃建立偽多項式時間算法,為近似算法做準備。難解性問題的最終歸宿是近似算法設計與分析,其中性能比分析的主導思想是運用均值下界及關鍵工件進行結構松弛,任意精度逼近是運用伸縮尺度方法。最后,概述空間模式的順序優(yōu)化,包括車行路線、電路布線、矩陣運算、DNA基因序列重構等。