对于一般线性规划问题：

Min z=CX

S.T.

AX =b

X>=0

其中A为一个m*n矩阵。

若A行满秩

则可以找到基矩阵B，并寻找初始基解。

用N表示对应于B的非基矩阵。则规划问题1可化为：

规划问题2：

Min z=CB XB CNXN

S.T.

B XB N XN = b (1)

XB >= 0, XN >= 0 (2)

(1)两边同乘于B-1，得

XB B-1 N XN = B-1 b

同时，由上式得XB = B-1 b - B-1 N XN，也代入目标函数，问题可以继续化为：

规划问题3：

Min z=CB B-1 b ( CN - CB B-1 N ) XN

S.T.

XB B-1N XN = B-1 b (1)

XB >= 0, XN >= 0 (2)

令N:=B-1N，b:= B-1 b，ζ= CB B-1b，σ= CN - CB B-1 N，则上述问题化为规划问题形式4：

Min z= ζ σ XN

S.T.

XB N XN = b (1)

XB >= 0, XN >= 0 (2)

在上述变换中，若能找到规划问题形式4，使得b>=0，称该形式为初始基解形式。

上述的变换相当于对整个扩展矩阵（包含C及A） 乘以增广矩阵。所以重在选择B，从而找出对应的CB。

若存在初始基解

若σ>= 0

则z >=ζ。同时，令XN = 0，XB = b，这是一个可行解，且此时z=ζ，即达到最优值。所以，此时可以得到最优解。

若σ >= 0不成立

可以采用单纯形表变换。

σ中存在分量<0。这些负分量对应的决策变量编号中，最小的为j。N中与j对应的列向量为Pj。

若Pj <=0不成立

则Pj至少存在一个分量ai，j为正。在规划问题4的约束条件（1）的两边乘以矩阵T。

T=

则变换后，决策变量xj成为基变量，替换掉原来的那个基变量。为使得T b >= 0，且T Pj=ei（其中，ei表示第i个单位向量），需要：

l ai，j>0。

l βq βi*(-aq,j/ai,j)>=0，其中q!=i。即βq>=βi/ ai,j * aq,j。

n 若aq,j<=0，上式一定成立。

n 若aq,j>0，则需要βq / aq,j >=βi/ ai,j。因此，要选择i使得βi/ ai,j最小。

如果这种方法确定了多个下标，选择下标最小的一个。

转换后得到规划问题4的形式，继续对σ进行判断。由于基解是有限个，因此，一定可以在有限步跳出该循环。

若对于每一个i，ai,j<=0

最优值无界。

若不能寻找到初始基解

无解。

若A不是行满秩

化简直到A行满秩，转到若A行满秩。2100433B