Приведите конкретный пример, так как не совсем понятны особенности о которых Вы говорите.
Ситуация такова, что методы линейного программирования позволюят решать задачи с конкретно заданными условиями. А, в задачах, такого плана:
Например, необходимо получить пищевую смесь (ПС) - которая должна обладать нужным цветом, привкусом, ароматом и т.д. Обозначим каждый их этих свойств С1, С2, С3,...,Сn. Есть ингредиенты И1, И2, И3 и Иn, каждый из которых может обладать всеми св-ва или частично, со своей интенсивностью (как выразить интенсивность вот здесь не совсем понятно?!). Стоит задача получить ПС, состоящая из наших ингредиентов, как можно ниже по цене, но в тоже время удовлетворяющая нашим требованиям к свойствам. Вроде бы как задача оптимизации формируется, но с другой стороны как учесть размытые (явно не выраженные в числов представлении) св-ва. Плюс ко всему при комбинирование одних инредиентов с другими нужно учитывать эффект синергизма т.е. когда одни сво-ва усиливаются не линейно как средне-арифметическое, а по некоторым другим закономерностям. Естественно для выявлении закономерностей проделывается масса опытов, чтобы уже затем попытаться выбрать (или быть может сформировать новую) математическую модель, которая бы нам позволила в дальнейшим получать результаты поведения свойств при комбинировании ингредиентов, что позволило бы избавиться от достаточно дорогих эмперических опытов.
Вот собственно и хотелось посоветоваться какие модели можно применить. Какими методиками решать задачу. Вообщем алгоритм действий.
P.S. для простоты я привел пример по пищевой смеси, у нас лакокрасочные. Там еще больше условий. Но все же хотелось бы сначало разобраться на более простом и понятном выше описанном примере.
