在基因测序的复杂流程中，实验设计是至关重要的环节，运筹学作为一种优化决策的数学工具，可以极大地提升实验的效率和准确性，一个关键问题是：如何利用运筹学模型来最小化基因测序的成本，同时最大化信息获取量？
通过构建多目标优化模型，我们可以将成本、测序深度、覆盖度等关键因素纳入考量，运用线性规划或整数规划方法，我们可以确定最经济的测序策略，包括选择合适的测序平台、设计引物、选择测序区域等，利用模拟退火、遗传算法等启发式算法，可以进一步探索非线性、多峰的优化空间，找到全局最优或近似最优的解决方案。
运筹学在基因测序实验设计中的应用，不仅有助于降低成本、提高效率，还能为复杂生物问题的解决提供强有力的数学支撑。
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