企业最大量产怎么求？
这问题问得有点模糊，不过好像我前段时间刚好回答过类似的问题 先给出结论 再说说为什么 结论：用模拟的方法做优化是最困难的，因为决策变量太多且相互之间存在复杂的非线性关系，一般很难找到解析解；用模拟进行优化是较为可取的方式之一，但需要注意一些问题才行。
说明：这里讨论的优化问题是指在一个规划期内（例如一年）如何最大化某个经济指标（例如利润）或最小化某个成本项（例如总成本）。不考虑融资成本和税收等外部因素。问题中的“最大/最小”是指净现值（NPV）或会计损益（会计收益）。 一.优化问题的提法是否正确 如果一个问题可以表示成如下形式，那么这个问题就是一个优化问题： Minimize(Maximize) Subject to： 其中，最小（大）化目标函数，约束条件包括决策变量及其变量的上下限、决策变量的相关决策准则等，整个式子是一个数学表达式，其有确定的解（如果存在的话）。这种形式的问题可以通过建立目标函数和约束条件的微分方程得到。
二.建模时应该注意哪些问题 1.应该尽可能真实地反映实际情况，注意各变量间的逻辑关系 一个好的模型应该是易于理解和操作的，应该能够较好地反映问题的本质，而不是一个复杂到无法处理的数学难题。在构建模型的时候，应该尽可能多地考虑影响问题的各种因素，特别是那些潜在的、可能起到关键作用的因素。这些因素既可能是经济学中常见的理论概念（比如成本、利润、价格），也可能是一堆毫无关系的数字。对于后面一种情况，我们需要做的是通过某种方式把这些数字转换成有意义的经济量——通常的做法是对这些数字进行加权处理并赋予它们以合适的名称。总之，一个好的模型应该是有逻辑的，这种逻辑至少应当是能让使用者容易接受的。
2.需要尽可能多地收集数据 对于一个优化问题来说，与其寻求完美的假设使问题简单化，不如尽力收集更多的数据以便使得问题足够贴近实际。因为只有数据和它的算法比任何模型都更加接近现实世界。我们不可能通过一个简单的公式来拟合真实世界的方方面面。面对一大堆杂乱无章的数字，我们应该做的就是尽量把这些问题简化，通过加减乘除和各种运算把问题变为可控的形式，然后通过大量的计算来得到问题的解。当然，在简化问题时也要注意方式方法，不能盲目地去削足适履。