满足线性规划问题全部约束条件的解称为()。

如果线性规划问题有可行解，那么该解必须满足（） ● 线性规划问题就是面向实际应用，求解一组非负变量，使其满是给定的一组线性约束条件，并使某个线性目标函数达到极值。满是这些约束条件的非负变量组的集合称为可行解域。可行解域中使目标函数达到极值的解称为最优解。以下关于求解线性规划问题的叙述中，不正确的是（56）。（56） 中国大学MOOC: 线性规划是目标函数和约束条件是变量的。 线性规划数学模型的三要素包括目标函数、约束条件和解。() 线性规划建模的步骤为: 写目标函数，写约束条件，设变量|写目标函数，设变量写，约束条件|写约束条件，写目标函数，设变量|设变量，写目标函数，写约束条件 将线性规划约束条件的“≤”号及“≥”号变换成“=”号，将使问题的最优目标函数值得到改善。 求解约束条件为“≥”型的线性规划、构造基本矩阵时，可用的变量有()。 求解约束条件为“=”型的线性规划、构造基本矩阵时，可用的变量有（ ） 线性规划模型中增加一个约束条件，可行域的范围一般将（） 就课本范围内，解有“≥”型约束方程线性规划问题的方法有()。 最优化问题的最优解必须满足所有的约束条件 线性规划问题一定有最优解（） 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 通过对线性规划问题的可行域进行有限次“切割”，整数规划问题的最优解最终有机会成为某个线性规划可行域的顶点，作为该线性规划的最优解而被解得 若线性规划问题的最优解同时在可行解域的两个顶点处达到，则此线性规划问题的最优解为（ ） 线性规划问题的基本解就是基本可行解。() 若x1,x2都是某一线性规划问题的最优解,则x=λ1×1+ λ2×2也是该线性规划问题的最优解,其中λ1、λ2满足（） 在线性规划问题的一般模型中,使目标函数达到最小值的可行解称为线性规划问题的最优解 目标函数和约束函数都是非线性的数学规划问题称为线性规划问题。()