单纯型法退化解处理用单纯型法求最优解时,如果出现退化解的情形时应当怎样用勃兰特规则处理,请举个例子说明.运筹学里面的，就

要想正确找出相对应的解,需严格安排对偶问题的转换方式,便可找出对偶问题的解.你举得例子X4自然对应的是y1 .所谓严格按照对偶问题的转换方式,就是指大小相换,条件与变量相换.系数矩阵A变为A转置.另外你的例子确实存在问题,在线性规划问题中,有三种变量分别为决策变量,松弛变量,人工变量.而基变量是不断变化的.假设我理解你的题意应该是X1 X2 X3为决策变量.由此可见原问题有两个约束条件,故对偶问题有两个决策变量,且应该严格对应,第一个条件对应第一个变量y1,以此类推.而且对偶问题三个松弛变量.故对偶问题中有五个变量,而不是四个.具体对应如下,x4,x5的检验数对应的是对偶问题中的y1,y2.y3,y4,y5的检验数对应x1,x2,x3

z=ax+by这种类型的线性规划问题都可以转化为求直线y=-a/bx+1/bz在y轴的截距来求!

因为有些分数复制不上来
所以只好弄图片了
有点小 你可以先下来 放大试试看

关键在于b和r两个向量.从思路上讲,在b>0,即解可行条件下,如果某个r分量小于零,则说明让其对应的变量出基可以获得更优的基本可行解,从而通过几张表的变形后,当所有r>0时单纯型法得到了最优的基本可行解.这个解法遵循了线性规划基本定理.优化课本上符号比较繁,首先要明确概念和符号定义,课本上一般会给出较严格的r的导出过程,最后将一系列思想汇总成单纯型法及单纯性表的方法,从上面这个思路再去看课本中的推导过程就应该更明白一些了.

在都有最优解的情况下,
有 无穷多个最优解 等价于 无有限个最优解.
但,
有 无穷多个最优解,则至少有1个最优解.
而,
无有限个最优解,却可能连1个最优解也没有.
因此,
无穷多个最优解 -〉有且有无穷多个最优解；
无有限个最优解 -〉要么无最优解,要么有且有无穷多个最优解.