运筹学是一门科学性极强的学科，致力于对复杂系统中的决策过程进行建模、分析与优化。它以严谨的数学、统计和算法方法为基础，解决资源分配、计划排程、风险管理或物流等问题。与强调机器学习和非结构化数据处理的人工智能不同，运筹学强调基于形式化数学模型的确定性和可解释性，通常能够获得最优或近似最优的解决方案。
应用场景与案例
运筹学广泛应用于工业、物流、交通、金融、医疗和供应链管理等领域。例如，它可优化配送路径、库存管理、排班计划或人员分配。在航空领域，运筹学有助于降低燃油成本并提升运营效率。在医疗领域，则用于手术室调度和医院资源分配。
主要软件工具、库与框架
常用的运筹学工具包括优化求解器如CPLEX、Gurobi及开源CBC。常用的库有PuLP（Python）、OR-Tools（Google）、以及用于数值优化的SciPy。建模方面可选用AMPL、Pyomo或JuMP（Julia），它们能够高效描述和求解复杂问题。
最新发展与趋势
近年来，运筹学与人工智能的结合成为趋势，尤其在动态或不确定性问题上。机器学习被用于优化建模和加速求解流程。开源工具日益普及，云计算能力也使大规模问题求解成为可能。同时，业界对解的可解释性和稳健性的关注持续提升，以满足监管和工业需求。