粗格子点法

粗格子点法是先用少数的格子点进行粗糙的计算，求出相应的最优解后，再在最优解附近的小范围内进一步细分，并求在细分格子点上的最优解，如此继续细分下去直到满足精度要求为止。

定义粗格子点法又称疏密法，是先用少数的格子点进行粗糙的计算，求出相应的最优解后，再在最优解附近的小范围内进一步细分，并求在细分格子点上的最优解，如此继续细分下去直到满足精度要求为止。

这种方法也可能出现最优解“漏网”的情况，应用此法时要结合对指标函数的特性进行分析。

粗格子点法虽有缺点，但在实际问题中，这种方法的应用是比较广泛的。1

适用条件在采用离散化的方法进行计算时，先将矩形定义域（0≤x≤a，0≤y≤b）分成网格，然后在这些格子点上进行计算。

如将a、b各分为m1和m2等分，则总共有(m1+1)×(m2+1)个格子点，故对每个k值需要计算的fk(x,y)共有(m1+1)×(m2+1)个。因此这里的计算量是相当大的。随着分点加多，格子点数也增多，那时的计算量将大得惊人。为了使计算可行，往往根据问题要求的精确度，采用粗格子点法逐步缩小区域来减少计算量。

步骤在形如两种资源分配问题的（非动态）数学规划模型中，若不要求xiyi(i=1,2,3,…,n)为整数，即求解如下规划问题：

可先对矩形{0