放缩法是一种在优化问题中寻找解的方法。它基于以下思想如果我们能够确定问题的一个上限和下限，那么解就一定在这两个限制之间。
具体而言，放缩法通常用于解决约束优化问题，包括线性规划、非线性规划等。在这些问题中，有一组目标函数和一组限制条件，目标是找到一个满足条件的最优解。放缩法通过不断调整上限和下限，缩小搜索范围，最终找到最优解。根据具体的问题，放缩法可能有不同的实现方式，例如基于剪枝的搜索、分支定界法等。
在实际应用中，放缩法是非常常见的优化方法，例如在生产计划、资源分配、交通调度、金融风险管理等地方都有广泛应用。
