通常目标函数和边界重合时有无数最优解
这个属于线性规划的问题，你可以看相关书籍。线性规划一般是用于解决投资和收益的问题，简而言之最有解就是用最少的投资可以得到最多的收益。另外在说一下，线性规划中的最优解并不一定只有一个，因为约束方程是由多个多元方程组成的。
就是如上图，能够有无数个解的情况即，Z=aX+Y这条直线和X+Y=1重合，这样才能满足最优解有无数个，所以这条直线的斜率就固定了，所以a=1。
最优化问题的数学模型，可能你想问的是数学规划模型，或是最优化模型？一般形式目标函数： min（max）z=f(x)约束条件： s.t. g(x) <= 0;x >= 0如果f(x)和g(x)都是x的线性函数，模型就称为线性规划，否则非线性规划。高中常用知识 画图寻找最优解 作图是最烦但也是方便的
在线性规划的理论中，其可行域一定是凸集，而最优解一定只能在凸集的顶点上取到。在单纯形法中，如果可行域不存在，对应于基变量中有非零的人工变量。察看任何一本运筹学书籍都有详细叙述，推荐《运筹学》(第三版)，《运筹学》教材编写组 编，清华大学出版社， 绿色封面，是国内经典的运筹学教材~~~或者您可以百度【xlwen】即可搜到很多关于这类论文
如图所示，直线AC的斜率k（4.4-3）/（1-5）=-7/20 目标函数y＝-mx+z（m＞0），z是此直线的纵截距. 当此直线在平面区域(绿色)平行移动时,经过点B时(粉红色),纵截距z最小,经过点C,A时(红色),纵截距z最大 ∵点C,A在斜率k=-7/20的直线AC上,∴m=-k=7/20 最优解无数个，也就是和过区域内的点且与y轴有最大截距的直线平行明白了吗？希望能帮到你O(∩_∩)O~
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xiaoxiao765
