目标函数是min的单纯形法 单纯形表法求解目标函数最小值时，有两个非基变量的负检验数相同，如何选择入基变量？

单纯形表法求解目标函数最小值时，有两个非基变量的负检验数相同，如何选择入基变量？

由于基本可行解的个数是有限的，通过有限变换可以得到问题的最优解。从线性方程组中逐个找出单纯形，每个单纯形都可以得到一组解，然后判断解是否使目标函数值增大或减小，并决定下一个单纯形的选择。通过优化迭代，直到目标函数达到最大或最小。如果一个线性问题有一个最优解，那么一个基本可行解一定有一个最优解。因此，单纯形迭代的基本思想是找出一个基本可行解，并判断它是否是最优解。否则，将其转化为相邻的基本可行解，目标函数值将不断增大，直到找到最优解。扩展数据：由于目标函数和约束在内容和形式上的差异，线性规划问题可以用多种方式表示。因此，为了讨论和制定一个统一的算法，在制定单纯形法时，规定单纯形法求解的线性规划问题需要一个标准形式，它具有以下三个特点：（1）标准形式的目标函数统一为求最大值或最小值，而单纯形法的目标函数是求最大值或最小值方法主要用于求最大值；（2）统一标准形式的目标函数求最大值或最小值，所有约束（除负条件外）均相等，且约束右端的常数项Bi均为非负；（3）所有变量的值均为非负。

单纯形法的最小比值规则是为了保证什么？

单纯形法的最小比值法则是保证变换后的解仍然可行。根据这个规则，确定基变量可以获得的最小正值，否则基变量的其他正值（大于最小正值）将导致变量的负值。最小比法则主要用于退化解：当交换基的变量由最小比θ决定时，有时会有两个以上相同的最小比，使得一个或多个基变量为零的退化解出现在下一个表的基可行解中。退化解出现的原因是模型中存在冗余约束，使得多个基可行解对应于同一不动点。当存在退化解时，可能会有一个迭代计算周期，尽管这种可能性非常小。扩展数据单纯形法的标准形式：由于目标函数和约束条件的内容和形式不同，线性规划问题可以有多个表达式。因此，为了便于讨论和制定统一的算法，规定制定单纯形法时，单纯形法求解的线性规划问题应有一个标准形式，它具有以下三个特点：（1）标准形式拟形式目标函数统一求最大值或最小值，但单纯形法主要用于求最大值；（2）所有约束（除负条件外）均相等，且约束右端的常数项Bi均为非负；（3）所有变量的值都是非负的。

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