混合整数非线性规划问题（MINLP）是一类重要的优化问题，广泛应用于工程、经济和管理等领域。这类问题同时包含连续变量和整数变量，并且目标函数或约束条件中存在非线性项，因此求解难度较大。分支定界算法是求解MINLP问题的经典方法之一，通过系统地枚举可行解空间并结合上下界估计来缩小搜索范围，从而提高求解效率。本研究旨在探讨分支定界算法在MINLP问题中的应用与改进。首先分析MINLP问题的数学模型及其求解挑战，然后详细介绍分支定界算法的基本原理和关键步骤，包括分支策略、定界方法以及节点选择规则。进一步研究如何结合启发式算法、松弛技术或其他加速策略来提升算法性能。最后通过数值实验验证改进算法的有效性，并讨论其在实际问题中的应用潜力。本研究不仅为MINLP问题的求解提供了理论支持，也为相关领域的优化问题求解提供了新的思路和方法。