非线性程序（Nonlinear Programming，简称NLP）是一种 在数学优化问题中处理非线性目标函数和/或非线性约束条件的方法。与线性编程不同，非线性编程允许目标函数和/或约束条件具有非线性特性，这使得非线性编程能够描述更为复杂的问题，并找到使目标函数最小或最大化的变量值，同时满足一组非线性不等式约束或等式约束。
非线性编程的主要特点包括：
非线性约束：
非线性编程中的约束条件可以是非线性的，即目标函数和约束条件中的变量之间存在非线性关系。这使得非线性编程更加灵活，能够描述更为复杂的问题。
多个局部最优解：
非线性编程的目标函数通常具有多个局部最优解，而不是只有一个全局最优解。这是因为非线性函数的复杂性导致问题的搜索空间非常大，存在多个局部最优解。
复杂的非线性问题：
非线性编程主要用于解决复杂的非线性问题，如工程设计、经济规划、物流优化等。这类问题在实际应用中非常常见，非线性编程软件通过使用各种数值方法和算法来寻找问题的最优解。
非线性编程软件为研究人员和工程师提供了强大的工具，以处理在现实世界中广泛存在的非线性问题。这类软件能够应对各种非线性方程、非线性优化问题以及模拟非线性动态系统的需求。常见的非线性编程软件包括MATLAB的优化工具箱、Python的SciPy库等。
建议在实际应用中，选择合适的非线性编程方法和工具，可以有效解决复杂的优化问题，提高计算效率和精度。