​​0-1规划问题的求解方法是通过数学优化技术寻找决策变量（仅取0或1）的最优组合，核心方法包括隐枚举法、分支定界法和启发式算法等，适用于投资决策、资源分配等场景。​​

0-1规划是整数规划的特例，其变量仅表示“是/否”或“选/不选”的逻辑关系。求解时需兼顾计算效率与精度：

1. ​​隐枚举法​​通过智能剪枝减少搜索量，避免穷举所有可能。例如先固定部分变量为0或1，逐步验证剩余变量的可行性，结合过滤条件快速排除劣解。
2. ​​分支定界法​​将问题分解为树状子问题，通过上下界比较剪枝。若子问题的最优值差于当前解，则停止分支，显著降低计算复杂度。
3. ​​启发式算法​​（如遗传算法）适合大规模问题，通过随机搜索和迭代优化逼近最优解，虽不保证全局最优但效率高。

实际应用中，需根据问题规模选择方法：小规模问题可用隐枚举法精确求解，而复杂问题常依赖启发式算法。优化时还需结合约束条件（如互斥性）调整模型结构。

​​提示：​​ 理解问题背景（如背包问题、选址问题）能帮助选择更高效的求解策略，同时借助工具（如Python的PuLP库）可简化实现流程。