单纯形法具体有哪两种方法？ 单纯形法simplex method求解线性规划问题的通用方法。单纯形是美国数学家G.B.丹齐克于1947年首先提出来的。它的理论根据是：线性规划问题的可行域是 n维向量空间Rn中的多面凸集，其最优值如果存在必在该凸集的某顶点处达到。顶点所对应的可行解称为基本可行解。单纯形法的基本思想是：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解，再鉴别；若仍不是，则再转换，按此重复进行。因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。如果问题无最优解也可用此法判别。根据单纯形法的原理，在线性规划问题中，决策变量（控制变量）x1，x2，…x n的值称为一个解，满足所有的约束条件的解称为可行解。使目标函数达到最大值（或最小值）的可行解称为最优解。这样，一个最优解能在整个由约束条件所确定的可行区域内使目标函数达到最大值（或最小值）。求解线性规划问题的目的就是要找出最优解。最优解可能出现下列情况之一：①存在着一个最优解；②存在着无穷多个最优解；③不存在最优解，这只在两种情况下发生，即没有可行解或各项约束条件不阻止目标函数的值无限增大（或向负的方向无限增大）。单纯。
线性规划单纯形算法中如果B为负数怎么处理 单纯形法计算线性规划的步骤：（1）把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基可行解。（2）若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题。
为什么线性规划问题的最优解一定能在可行域顶点中找到
线性规划有何特点，线性规划求解的基本思想是什么
（多选）若线性规划存在可行基，则 A一定有最优解 B一定有可行解 C可能 满足约束条件和非负条件的决策变量的一组取值.使目标函数达到最优值的可行解.设AX=b是含n个决策变量、m个约束条件的LP的约束方程组，B是LP问题的一个基，若令不与B的列相应的n-m个分量（非基变量）都等于零，所得的方程组的解称为方程组AX=b关于基B的基本解，简称为LP的基本解.基本可行解（对应的基为可行基）：满足非负条件的基本解.基本最优解（对应的基为最优基）：使目标函数达到最优值的基本可行解.定理1线性规划的可行解集是一个凸集.定理2若一个线性规划有可行解，则它必有基可行解.定理3设线性规划的可行解集为D，则D的顶点（极点）就是线性规划的基可行解.定理4若线性规划问题有最优解，则一定存在一个基可行解是它的最优解.即：最有解一定可以在D的顶点（极点）上达到.定理5若线性规划存在两个相异的基可行解和为最优解，则以为端点的线段上的一切点，也都是线性规划的最优解.
