线性规划方法多用于在各种相互关联的多变量的约束条件下，去解决或规划一个对象的线形目标函数最优的问题。
线性规划模型中增加一个约束条件，可行区域的范围一般将缩小，减少一个约束条件，可行域的范围一般将扩大。（）
线性规划问题中，如果在约束条件中出现等式约束，我们通常用增加（）的方法来产生初始可行基。
每个线性规划问题需要在有限个线性约束条件下，求解线性目标函数F何处能达到极值。有限个线性约束条件所形成的区域（可行解区域），由于其边界比较简单（逐片平直），人们常称其为单纯形区域。单纯形区域D可能有界，也可能无界，但必是凸集（该区域中任取两点，则连接这两点的线段全在该区域内），必有有限个顶点。以下关于线性规划问题的叙述中，不正确的是（）
每个线性规划问题需要在有限个线性约束条件下，求解线性目标函数F何处能达到极值。有限个线性约束条件所形成的区域（可行解区域），由于其边界比较简单（逐片平直），人们常称其为单纯形区域。单纯形区域D可能有界，也可能无界，但必是凸集（该区域中任取两点，则连接这两点的线段全在该区域内）必有有限个顶点。以下关于线性规划问题的叙述中，不正确的是（）
线性规划问题的数学模型由目标函数、约束条件以及（）三个部分组成。
满足线性规划问题所有约束条件的解称为（）。
线性规划问题是求极值问题，这是针对（）
满足线性规划问题全部约束条件的解称为（）
用单纯形法求解线性规划问题时，若约束条件是等于或小于某确定数值，则应当在每个不等式中引入一个（）
每个线性规划问题需要在有限个线性约束条件下，求解线性目标函数F何处能达到极值。有限个线性约束条件所形成的区域（可行解区域），由于其边界比较简单（逐片平直），人们常称其为单纯形区域。单纯形区域D可能有界，也可能无界，但必是凸集（该区域中任取两点，则连接这两点的线段全在该区域内），必有有限个顶点。以下关于线性规划问题的叙述中，不正确的是（）。
在解决线性规划问题时，有限的资源就是约束条件。（）
用动态规划求解一般线性规划问题是将约束条件数作为阶段数，变量作为状态。（）
一般线性规划问题中，约束条件的实际值与限制值的差决定了（）。
在规划问题中，若目标函数和约束条件中必须同时为决策变量的非线性函数，这类问题才称为非线性规划问题。
线性规划问题的标准形式中，约束条件取等式，目标函数求（），而所有变量必须非负
互为对偶的问题中，原问题一定是求最大值的线性规划问题。
线性规划模型增加一个约束条件,可行域的范围一般将缩小,减少一个约束条件,可行域一般将扩大。
多目标规划法着眼于解决在一组的约束条件下,多个目标均衡的最优解。
()是指研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论与方法。即对于统筹规划问题，为如何合理地、有效地利用现有的人力、物力、财力资源来完成更多的任务，或者如何才能以最少的代价去实现目标，做出最优决策，提供科学的依据
表2-1中给出某线性规划问题计算过程中的一个单纯形表，目标函数为max z=50x1+100x2，约束条件为≤，表中x3、x4、x
如果一个线性规划问题含有 n 个变量, m 个约束条件（）.
约束矩阵A中任何一组m个线性无关的列向量构成的子矩阵称为该问题的一个（）。
13、非线性规划模型是指目标函数和约束条件都具有非线性形式的最优化问题。
