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。
目标函数或约束条件中，至少存在一个决策变量为非线性函数的规划属于（）
在求最小值的线性规划问题中，人工变量在目标函数中的系数为（）
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。
在求最大值的线性规划问题中，松弛变量在目标函数中的系数为（）。
在线性规划问题中，形如≤形式的约束条件为转化为标准形式，需要加入的变量为（）
在求极大值的线性规划问题中，松弛变量在目标函数中的系数为（）
若非线性规划的目标函数为变量的二次函数，约束条件又都是决策变量的线性等式或不等式，则称这种规划为二次规划。
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（）
在将线性规划问题的一般形式转化为标准形式时，引入的松驰数量在目标函数中的系数为（）。
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。
根据最优化问题中决策变量在目标函数与约束条件中出现的形式可分为（ ）和（ ）。
根据最优化问题中决策变量在目标函数与约束条件中出现的形式可分为（ ）和（ ）。
根据最优化问题中决策变量在目标函数与约束条件中出现的形式可分为（ ）和（ ）。
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
2.用大 M法求目标函数为极大值的线性规划问题时，引入的人工变量在目标函数中的系数应为（） 。
已知以下线性规划问题： max z=2x1-x2+x3 x1+x2+x3＜=6 -x1+2x2 ＜=4 xj＞=0 1)用单纯形法求解以上线性规划问题，并写出对偶变量的值； 2）当目标函数变为max z=2x1+3x2+x3时，线性规划问题最优解是否发生变化，如果变化求新解； 3）当右端常数项变为（3,4）T时，最优解为多少？ 4）当增加一个约束条件 -x1+2x3＞=2时，最优解是否变化，如果变化，求新解。
线性规划原问题求最大，c为目标函数系数向量，b为约束条件常数项向量，b'为b的转置，如果X是原问题的可行解，Y是对偶问题的可行解，并且c*X（）b'*Y，则X和Y分别为原问题对偶问题的最优解。
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。
20、线性规划模型是指的目标函数和约束条件都是线性方程、线性等式或不等式。
