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（）

若线性规划模型求得最优解，那么最优解（） X是线性规划的可行解，则错误的结论是 （ ） 某线性规划问题用单纯形法迭代时，得到其中一步的单纯形表如表所示。已知该线性规划的目标函数为max z = 10×1+4×2，其中x3，x4为松弛变量。迭代次数基变量cBx1x2x3x4b10400 …………………nx30801112x2471017σj=cj-zj-1800-4 表中给出的解是否为最优解（） 线性规划问题一定有最优解（） 若线性规划的原问题有无穷多最优解，则其对偶问题也一定具有无穷多最优解。() X是线性规划的基本可行解则有（ ） 线性规划问题的基本可行解X对应于可行域D的（ ） 若线性规划无最优解则其可行域无界基本解为空。() 若线性规划无最优解则其可行域无界基本解为空（ ） 若线性规划无最优解则其可行域无界基本解为空（） 在二元线性规划问题中，如问题有可行解，则一定有最优解。（） 约束条件为AX=b，X≥0的线性规划问题的可行解集是（） 线性规划的最优解一定是基本最优解（） 若线性规划的原问题有无穷多最优解,则其对偶问题也一定具有无穷多解。 对下列线性规划的对偶问题描述不正确的是（ ） min z=3X1 ＋ 5X2 ＋ X3 ST -X1 ＋ 3X2 ＋ 6X3>=8 2X1 ＋ X2-X3>=4 X1,X2,X3>0 如线性规划问题存在最优解，则最优解一定应可行域边界上的一个点。 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 若线性规划问题有可行解，则一定存在基本可行解。 线性规划问题若有最优解，则一定可以在可行域的()上达到。 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