满足线性规划问题全部约束条件的解是什么 退化的基可行解2113一个线形问题。求线5261性目标函数在线性约4102束条件下的最大值或最小1653值的问题，统称为线性规划问题。满足某线性规划所有的约束条件（指全部前约束条件和后约束条件）的任意一组决策变量的取值，都称为该线性规划的一个可行解，所有可行解构成的集合称为该线性规划的可行域（类似函数的定义域），记为K。退化的基可行解就是有减少趋势的基准下的可行解。线形规划是一种应用广泛的解优化问题的模型，一般使用单纯形法求解。单纯形法的理论和计算方法都比较繁琐，我们在这里只介绍其基本概念。
规划问题的约束条件含有多个决策变量 线性规划问题的数学模型的一般形式（1）列出约束条件及目标函数（2）画出约束条件所表示的可行域（3）在可行域内求目标函数的最优解[编辑本段]线性规划的发展 法国数学家 J.-B.-J.傅里叶和 C.瓦莱－普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法，但未引起注意。1939年苏联数学家Л.В.康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题，也未引起重视。1947年美国数学家G.B.丹齐克提出线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的通用方法─单纯形法，为这门学科奠定了基础。1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论，开创了线性规划的许多新的研究领域，扩大了它的应用范围和解题能力。1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域，为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。50年代后对线性规划进行大量的理论研究，并涌现出一大批新的算法。例如，1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法，1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题，1956年A.塔克提出互补松弛定理，1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。线性规划的研究成果还直接推动了其他数学规划问题包括整数规划、随机规划和非线性规划的算法。
管理经济学 什么是有约束条件性？其最优化的规则是什么 约束条件就是一些数量限制吧，一般有人的数量限制，地点的数量限制，还有一些常识性的约束限制等等。。
