最优基最优解区别 基最优解一定是最优解吗

可行解是满足约束条件最优基最优解区别的解基本解对应基向量的非基变量为零最优基最优解区别，基解不一定为基本可行解基本可行解也不一定为基本解最优基最优解区别，既是基本可行解又是基本解的解是基本可行解，最优解是基本可行解中使目标函数达到最优的解在线性规划问题中，满足非负约束的基本解称为基本可行解或基本可行解如果线性规划问题最优基最优解区别；1确定基变量列从单纯形表中选择最右列中为1且没有其他非0元素的列，它们对应的行中的元素则称为基变量2检查单纯形表右下角的检验数检验数一般表示目标函数值与当前解的距离当单纯形表右下角的检验数均为非正数时，则已经找到最优解，最优基为当前基变量列3选择离基变量如果右。

两者的要求不一样最优解是使目标函数取得最优值时对应的可行解，最优基即为最优解对应的基最优基中不包括最优解，两者是特殊和一般的关系，不是包含和被包含的关系最优解通常定义为不牺牲任何总目标和各分目标的条件下，技术上能够达到的最好的解它表示所有的总目标和分目标都可以达到的最优基最优解区别；可行解是满足约束条件的解，基本解对应基向量的非基变量为零，基解不一定为可行解，可行解也不一定为基解，既是可行解又是基本解的解是基本可行解，最优解是基本可行解中使目标函数达到最优的解在线性规划问题中，满足非负约束的基本解称为基本可行解或基本可行解如果线性规划问题存在可行解，则。

基可行解与可行域的顶点一一对应，最优解在可行域的顶点上，所以最优解一定是基可行解；所谓最优解，是指目标函数在可行域内达到最优的解但是如果可行域或目标函数比较复杂的时候，按目前的求解技术，无法找到或者证明最优解而针对实际应用来说，必须要找到合适的可行解，所以，当得出的解达到一定的预期时，人们称为满意解。

最优表中对应于初始表中单位阵的列按单位阵的次序组成的矩阵就是最优基的逆，而最优基就是最优表中单位阵对应的原约束矩阵的列可以回想一下线性代数，逆矩阵的求法其中一种方法就是用单位矩阵和原矩阵一起变化，等原矩阵变成单位阵后，原单位阵就是原矩阵的逆矩阵在单纯形法中，一开始；优化问题的局部最优解是指在临近解集合当中的最优最大或者最小解相对应的是全局最优，指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解柏拉图有一天问老师苏格拉底什么是爱情苏格拉底叫他到麦田走一次，摘一颗最大的麦穗回来，不许回头，只可摘一次柏拉图空着手出来了，他的理由是，看见不错。

利用最优性条件，即每次迭代后非基变量的检验数，如果求最大问题1当所有非基变量的检验数都小于零，则原问题有唯一最优解2当所有非基变量的检验数都小于等于零，注意有等于零的检验数，则有无穷多个最优解3当任意一个大于零的非基变量的检验数，其对应的ajk求最小比值的分母都。

基最优解一定是最优解吗

1、四种，分别是 唯一最优解多重最优解无界解和无可行解1唯一最优解判断条件单纯形最终表中所有非基变量的检验数均小于零2多重最优解判断条件单纯形最终表中存在至少一个非基变量的检验数等于零3无界解判断条件单纯形法迭代中某一变量的检验数大于零，同时它所在系数矩阵。

2、极小解或极大解均称为最优解最优解数学规划的基本概念之一指在数学规划问题中，使目标函数取最小值对极大化问题取最大值的可行解使目标函数取最小值的可行解称为极小解，使其取最大值的可行解称为极大解极小解或极大解均称为最优解相应地，目标函数的最小值或最大值称为最优。

3、最优解指的是在所有可行解中具有最优值的那个解在数学和优化理论中，最优解的定义是能够满足所有约束条件并达到目标函数最大或最小值的解而在线性规划问题中，最优解往往可以通过基最优解来找到基最优解是基本可行解中具有最优值的解基本可行解是通过将约束条件转化为等式，通过线性组合得到。

4、最优解是使目标函数取得最优值时对应的可行解，最优基即为最优解对应的基最优解中不为零的变量对应的a中的列组成的矩阵b。

5、1 最优的基本定义“最优”一词在日常语言中用来描述在特定条件下，所能达到的最佳或最理想的状态或结果这通常涉及到对比多个不同的选项或结果，以便选择其中最出色的一个2 决策中的最优选择在做出选择或决策时，人们往往追求最优解这要求对可行的选择进行彻底的评估，考虑诸如成本效益。

6、最优解是使得目标函数取到最大值或最小值视情况而定的解在高中阶段目标函数一般是二元函数zx，y假设可行域即满足限定条件的x，y范围，可表示为平面直角坐标系内的一个区域为X假设目标函数z=ax+by是一线性函数，在坐标系内图像为一条直线，直线平移时z值发生变化若X有一条外侧。

最优解最优值最优基

简而言之，可行解是满足约束条件的解，基本解是满足一定条件的可行解，而最优解是在所有可行解中使目标函数取得最大或最小值的解。

基解有六个，基可行解有3个，按照两个x组合为0去代方程式，最优解为x1＝4，x2＝0，x3＝2，x4＝0线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题 在解决实际问题时，把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步，但往往也是困难的一步，模型建立得是否。