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线性规划模型中增加一个约束条件，可行域的范围一般将（）。

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关于线性规划模型下面叙述正确

约束方程的个数多于1个求极大值问题时约束条件都是小于等于号求极小值问题时目标函数中变量系数均为正变量的个数一般多于约束方程的个数

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足给定的一组线性约束条件并使某个线性目标函数达到极

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

将线性规划模型化成标准形式时≤的约束条件要在左端加入松弛变量

线性规划问题是求一个在一组线性约束条件下的极值问题

线性规划模型中增加一个约束条件可行区域的范围一般将缩小减少一个约束条件可行域的范围一般将扩大

一般线性规划问题中约束条件的实际值与限制值的差决定了

线性规划模型包括决策变量约束条件目标函数三个要素

目标函数或约束条件中至少存在一个决策变量为非线性函数的规划属于

非线性规划动态规划线性规划多目标规划

线性规划的可行域的形状取决于

目标函数约束函数的个数约束函数的系数约束条件的个数和系数

将线性规划问题转化为标准形式时下列说法不正确的是

如为求z的最小值，需转化为求-z的最大值如约束条件为≤，则要增加一个松驰变量如约束条件为≥，则要减去一个剩余变量如约束条件为＝，则要增加一个人工变量

线性规划的可行域的形状主要决定于

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

线性规划问题中如果在约束条件中出现等式约束我们通常用增加的方法来产生初始可行基

在某个线性规划问题的图解图中能够满足全部约束条件的全部可能的解组成一个可行解区如果没有任何一个能够满

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足给定的一组线性约束条件并使某个线性目标函数达到极

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

若某线性规划问题增加一个新的约束条件在其最优单纯形表中将表现为增加一行

用动态规划求解一般线性规划问题是将约束条件数作为阶段数变量作为状态

线性规划问题中如果在约束条件中没有单位矩阵作为初始可行基我们通常用增加的方法来产生初始可行基

如果线性规划的原问题增加一个约束条件相当于其对偶问题增加一个

一般线性规划问题的可行域是连续的整数规划问题的可行域是的

线性规划的图解法中目标函数值的递增方向与有关

约束条件可行域的范围决策变量的非负性价值系数的正负

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