摘要：针对低维线性分式规划问题,本文提出了一种分支定界的全局优化算法,建立了原问题的等价模型。该模型由线性目标函数以及一组线性和非线性约束组成,通过将非线性约束进行线性松弛得到原问题的强化线性松弛模型,与直接去掉等价模型中的非线性约束的线性松弛方法相比,后者能得到更好的界,提高了算法的收敛速度。数值实验表明,算法的平均（最大,最小）分支数、CPU时间以及迭代次数有明显改善。

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