单纯型法中非基变量检验数为0，说明有多个最优解 用单纯形法求解极大化线性规划问题中，在最优单纯形表中若某非基变量检验数为零，而其他非基变量检验数全部，则说明本问题
运筹学单纯形表法里的大m法 求解一个小的问题 在线性规划问题的约束条件中加人工变量后，要求在目标函数中相应地添加认为的M或一M为系数的项。在极大化问题中，对人工变量赋于一M作为其系数；在极小化问题中，对人工变量赋于一个M作为其系数，M为一任意大（而非无穷大）的正数。把M看作一个代数符号参与运算，用单纯形法求解，故称此方法为大M法
动态规划和随机规划是同一概念吗？ 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个重要62616964757a686964616fe58685e5aeb931333234303130分支，它是解决多阶段决策问题的一种有效的数量化方法.动态规划是由美国学者贝尔曼(R.Bellman)等人所创立的.1951年贝尔曼首先提出了动态规划中解决多阶段决策问题的最优化原理，并给出了许多实际问题的解法.1957年贝尔曼发表了《动态规划》一书，标志着运筹学这一重要分支的诞生.动态规划从创立到现在五十多年来，无论在工程技术，企业管理还是在工农业生产及军事等部门都有广泛的应用，并获得了显著的效果.在管理方面，动态规划可用于资源分配问题，最短路径问题，库存问题，背包问题，设备更新问题，最优控制问题等等.所以动态规划是现代管理学中进行科学决策不可缺少的工具.动态规划的优点在于，它把一个多维决策问题转化为若干个一维最优化(optimization)问题，而对一维最优化问题一个一个地去解.这种方法是许多求极值方法所做不到的，它几乎优于所有现存的优化方法.除此之外，动态规划能求出全局极大或极小，这一点也优于其他优化方法.需要指出的是，动态规划是求解最优化问题的一种方法，是解决问题的一种途径，而不是一种新的算法.在前面我们学习了用单纯形解线性规划问题，。
高人快来帮我处理单纯形法问题。 如果西格马已经是全部小于0的了，那么你就不用继续换基迭带了，得到的基解已经是最优解了，反之如果有大于0的，那么你再继续换，再看西各马的值.
