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线性规划问题如果有最优解，则一定会在可行解域的某个顶点处达到 线性规划问题中如果再增加一个约束条件，则可行解域将缩小或不变 线性规划问题如果存在可行解，则一定有最优解 线性规划问题的最优解只可能是0个、1个或无穷多个
若D有界，则F必能在D的某个顶点上达到极值 若F在D中A、B点上都达到极值，则在AB线段上也都能达到极值 若D有界，则该线性规划问题一定有一个或无穷多个最优解 若D无界，则该线性规划问题没有最优解
若D有界，则F必能在D的某个顶点下达到极值 若F在D中A、B点上都达到极值，则在AB线段上也都能达到极值 若D有界，则该线性规划问题一定有一个或无穷多个最优解 若D无界，则该线性规划问题没有最优解
若D有界，则F必能在D的某个项点上达到极值 若F在D中A、B点上都达到极值，则在AB线段上也都能达到极值 若D有界，则该线性规划问题一定有一个或无穷多个最优解 若D无界，则该线性规划问题没有最优解
若D有界，则F必能在D的某个顶点下达到极值 若F在D中A、B点上都达到极值，则在AB线段上也都能达到极值 若D有界，则该线性规划问题一定有一个或无穷多个最优解 若D无界，则该线性规划问题没有最优解
目标函数 约束条件的个数 约束条件的系数 约束条件的个数和约束条件的系数
线性规划问题如果有最优解，则一定会在可行解域的某个顶点处达到 线性规划问题中如果再增加一个约束条件，则可行解域将缩小或不变 线性规划问题如果存在可行解，则一定有最优解 线性规划问题的最优解只可能是0个、1个或无穷多个
求解整数规划可以采用求解其相应的松驰问题，然后对其非整数值的解四舍五入的方法得到整数解 用分枝定界法求解一个极大化的整数规划问题，当得到多于一个可行解时，通常任取其中一个作为下界 用割平面法求解整数规划时，构造的割平面可能割去一些不属于最优解的整数解 用割平面法求解整数规划问题时，必须首先将原问题的非整数的约束系数及右端常数化为整数
若 D 有界，则 F 必能在 D 的某个顶点上达到极值 若 F 在 D 中 A、B 点上都达到极值，则在 AB 线段上也都能达到极值 若 D 有界，则该线性规划问题一定有一个或无穷多个最优解 若 D 无界，则该线性规划问题没有最优解
在新增变量的灵敏度分析中，若新变量可以进入基底，则目标函数将会得到进一步改善 在增加新约束条件的灵敏度分析中，新的最优目标函数值不可能增加 当某个约束常数bk增加时，目标函数值一定增加 某基变量的目标系数增大，目标函数值将得到改善
约束条件组的系数矩阵互为转置矩阵 一个约束条件组的常数列为另一个目标函数的系数行向量 一个目标函数的系数行向量为另一个约束条件组的常数列 约束条件组的不等式反向
分支定界法在处理整数规划问题时，借用线性规划单纯形法的基本思想，在求相应的线性模型解的同时，逐步加入对各变量的整数要求限制，从而把原整数规划问题通过分支迭代求出最优解。 用割平面法求解整数规划问题，构造的解割平面有可能切去一些不属于最优解的整数解。 用分支定界发求解一个极大化的整数规划时，当得到多于一个可行解时，通常可任取其中一个作为下界，再进行比较剪支。 整数规划问题的最优值优于其相应的线性规划问题的最优值。
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