一般情况下， min Z / max Z
对于一般的线性规划问题，容易得到：
通过恒等变形，将一般形式写为标准形式，从而方便之后的求解 （1）目标函数统一为： max Z 令 求 （2） ：原问题中
当“ < ”,等式两边同时添“负号”
当 “ = ”，表示出现了退化
（3） 约束符号 “ ”“ ” 加入新的变量 → 松弛变量 “ ”
“ ” 减去新的变量 → 剩余变量 “ ”
（4） 统一“决策变量 0” ：当 “ = ”，直接写为“ ”
当 “ ” ， 令 带入约束方程
当“ ”, ,
（5）形式上调整目标函数，将新引入的变量写回目标函数中去
线性规划解的讨论
将A矩阵的每一列看成一个整体，记做列P，即
（1）可行解（满足约束方程）能使 成立的所有 （公式中，X为列向量，因此加转置T）
（2） 提出更多的信息基、基可行解、可行基
（m < n）
假设 R（A）= m， 从n列中选出 m列作为基：
基向量 非基向量
当非基向量对应的x取0时，方程组变为：
此时的解，称为基解 （唯一） （基可以为若干个）
基可行解 其中的 称为可行基
注：基解的几何意义是：强约束方程（“=”）下，图形的所有交点 基可行解的几何意义： （1）方程的交点（基解） （2）可行域的顶点