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文档简介

线性规划的原问题及其对偶问题之间存在一对互补的基本解，其中原问题的松弛变量对应对偶问题的变量，对偶问题的松弛变量对应原问题的变量；这些互相对应的变量如果在一个问题的解中是基变量，则在另一问题的解中是非基变量；将这对互补的基本解分别代入原问题和对偶问题的目标函数有z=f 原问题单纯形表的检验数行对应其对偶问题的一个基本解，其对应关系：1. 原问题的松弛变量 对偶问题的变量2. 对偶问题的松弛变量 原问题的变量3.这些互相对应的变量如果在一个问题的解中是基变量，则在另一个问题的解中是非基变量4.它们的目标函数值相等。第二节 对偶单纯形法原规划的一个基本解（其检验数均非正）检验是否可行即：是否有负的分量为最优解分量均非负有小于零的分量迭代两种算法结果是一样的区别：对偶单纯形法的初始解不一定可行，只要求所有检验数0，保持迭代过程中对偶解的可行性（检验数0 ），通过迭代使原问题的基本解由不可行变成可行，当原问题和对偶问题都为可行解时，就是原问题的最优解。对偶单纯形法的主要步骤：第三节 灵敏度分析 灵敏度分析主要讨论问题： 当参数中的一个或几个发生变化时，问题的最优解会有什么变化，或者这些参数在一个多大范围内变化时，问题的最优解不变。研究最优解受数据变化的影响情况主要考虑两个方面：一是解的最优性，即检验数是否仍然非正，二是解的可行性，即基本解的各个分量是否非负。仅仅

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