分支定界法是一种用于解决组合优化问题的精确算法，尤其适用于整数规划和离散优化问题。它通过系统地枚举问题的可行解空间，并结合上下界剪枝策略来减少计算量，从而高效地找到最优解。该方法的核心思想是将问题分解为若干子问题（分支），然后计算每个子问题的上下界（定界）。通过比较上下界，可以排除那些不可能包含最优解的子问题，从而缩小搜索范围。分支定界法结合了深度优先搜索、广度优先搜索或最佳优先搜索等策略，能够有效地处理大规模优化问题。分支定界法广泛应用于生产调度、路径规划、资源分配等领域，是运筹学和算法设计中重要的工具之一。
