相對于標準約束優(yōu)化問題，廣義約束優(yōu)化問題（或稱析取優(yōu)化問題1的等式或不等式約束條件中不僅包含邏輯“與”關(guān)系，還含有邏輯“或”關(guān)系．單調(diào)速率（RM）優(yōu)化問題是廣義約束優(yōu)化問題的一個重要應用．目前RM優(yōu)化問題已有的解法包括函數(shù)變換、混合整數(shù)規(guī)劃、線性規(guī)劃搜索等算法．隨著任務數(shù)的增多，這些算法的求解時間較長．提出一種基于線性規(guī)劃的深度廣度混合搜索算法（LPHS），將廣義約束優(yōu)化問題拆分成若干子問題建立線性規(guī)劃搜索樹，合理選擇搜索順序，利用動態(tài)剪枝算法減小子問題的規(guī)模，最終求得最優(yōu)解，實驗結(jié)果表明，LPHS算法比其他方法有明顯的效率提升．研究成果與計算機基礎(chǔ)理論中的可滿足性模理論的研究相結(jié)合，有助于提高可滿足性模理論問題的求解效率，促進該理論在程序驗證、符號執(zhí)行等領(lǐng)域的進一步應用．