数学规划软件主要用于解决优化问题，以下是常见的几类及代表性软件推荐：
一、商业数学规划软件
Lingo
由美国LINDO公司开发，全球领先的线性规划、整数规划及非线性规划软件，适用于大规模复杂优化问题。
优势：用户友好，支持多种求解器（如LINDO, CPLEX）。
Matlab
通用数学计算平台，包含优化工具箱，支持线性规划、非线性规划、整数规划等，且集成数据可视化功能。
优势：功能全面，适合算法开发和工程计算。
SAS
商业统计分析软件，提供优化模块（如PROC OPTIMIZATION），适用于金融、工程等领域的复杂优化问题。
二、开源数学规划软件
Python的Pyomo库
开源优化建模工具，支持线性规划、整数规划等，适合Python用户，尤其适合教学和快速原型开发。
优势：灵活性强，可自定义模型，搭配CBC求解器使用。
LINDO
免费开源的线性规划求解器，适用于中小规模优化问题，性能优异。
三、其他专业软件
Maple
加拿大滑铁卢大学研发，涵盖代数、微分方程、优化等，适合学术研究和工程计算。
R语言
开源统计分析语言，通过`optim`包支持优化问题，适合数据驱动的建模。
四、教学与入门工具
Desmos
在线函数绘图工具，适合中学数学教学，支持动态可视化。
GeoGebra
提供几何、代数、统计等多功能，支持三维图形绘制，适合教学和探索性学习。
总结
选择数学规划软件需结合问题规模、预算及技术背景。商业软件如Lingo、Matlab功能全面但成本较高；开源工具如Pyomo、LINDO适合预算有限或特定场景需求；教学场景可优先考虑Desmos、GeoGebra等易用工具。