单选题
线性规划原问题的目标函数为求极小值型，若其某个变量小于等于0，则其对偶问题约束条件为（）形式。
发布日期：2020-12-11
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试题解析
目标函数
目标函数f(x)就是用设计变量来表示的所追求的目标形式，所以目标函数就是设计变量的函数，是一个标量。从工程意义讲，目标函数是系统的性能标准，比如，一个结构的最轻重量、最低造价、最合理形式；一件产品的最短生产时间、最小能量消耗；一个实验的最佳配方等等，建立目标函数的过程就是寻找设计变量与目标的关系的过程，目标函数和设计变量的关系可用曲线、曲面或超曲面表示。
- 中文名
- 目标函数
- 意义
- 设计变量的函数
- 外文名
- objective function
- 重要概念
- 等值线(等值面)、梯度
线性规划
线性规划（Linear programming,简称LP），是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，是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和方法。线性规划是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策，提供科学的依据。
- 中文名
- 线性规划
- 所属学科
- 运筹学
- 应用学科
- 高中数学必修5
- 外文名
- linear programming
- 研究内容
- 线性最优化问题
原问题
原问题，又称原线性规划问题，是指每一个线性规划的原始问题，每个原问题均可以转化为与其对称的对偶问题。
- 中文名
- 原问题
- 别名
- 原线性规划问题
- 学科
- 运筹学
- 外文名
- Primal problem
- 拼音
- Yuán wèn tí
- 对称
- 对偶问题
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线性规划原问题的目标函数为求极小值型，若其某个变量小于等于0，则其对偶问题约束条件为（）形式。
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。（）
在某个线性规划问题的图解图中，能够满足全部约束条件的全部可能的解组成一个可行解区；如果没有任何一个能够满足全部约束条件时，我们就说这个问题没有（）。
线性规划的约束条件为 则基本解为（）
设线性规划的约束条件为 则非可行解是（）
设线性规划的约束条件为则基本可行解为（）
满足线性规划问题全部约束条件的解称为（）
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（）。
满足线性规划问题所有约束条件的解称为（）。
线性规划问题 约束条件右端项由 。