非线性规划是一种数学优化技术，它广泛应用于各种实际问题中，如经济学、工程学、生物学等。相比于线性规划，非线性规划处理的是非线性函数，即函数关系不是直线关系，而是曲线关系或者更复杂的关系。
非线性规划的主要目标是在给定条件下，找到一个函数的最优解。这个函数通常是一个非线性函数，例如一个多项式或者一个三角函数。在最优解中，函数的输出值或者决策变量的取值会达到最小或最大。非线性规划也考虑了约束条件，如不等式约束和等式约束。
非线性规划的应用非常广泛。例如，在经济学的最优税收问题中，非线性规划可以用来找到最优税率；在工程学的最优化设计问题中，非线性规划可以用来找到最优设计方案；在生物学的基因序列比对问题中，非线性规划可以用来找到最优比对方案。
解决非线性规划问题的方法可以分为两类：解析法和数值法。解析法是通过分析函数的性质来找到最优解，而数值法是通过迭代计算来逼近最优解。在实际应用中，数值法更为常用，因为很多非线性规划问题难以用解析法解决。
非线性规划是一种非常有用的数学优化技术，它可以帮助我们找到很多实际问题的最优解。在未来的研究中，我们可以通过发展新的算法和理论，进一步提高非线性规划的求解能力和应用范围。