原问题（目标取极小值）第i个约束条件是“[img=14x21]17de8495c5a1839.png[/img]”约束，则对偶变量[img=47x22]17de8495d0eef8a.png[/img].
举一反三
- 原问题（目标取极小值）第i个约束条件是“[img=14x21]1803160baadbfa6.png[/img]”约束，则对偶变量[img=47x22]1803160bb397466.png[/img].
- 原问题（目标取极小值）第i个约束条件是“[img=14x21]18037153c4e928c.png[/img]”约束，则对偶变量[img=47x22]18037153cd8bdc5.png[/img].
- 原问题（目标取极小值）第i个约束条件是“[img=14x21]180353d397bd415.png[/img]”约束，则对偶变量[img=47x22]180353d39fdfa0c.png[/img].
- 线性规划原问题的目标函数为求极小值型，若其某个变量小于等于0，则其对偶问题约束条件为（ ）形式 A: [img=14x21]18038bbae48bef3.png[/img] B: [img=14x21]18038bbaebf8f54.png[/img] C: = D: >
- 若原问题中[img=15x17]1803288227fee25.png[/img]为自由变量，那么对偶问题中的第[img=7x18]180328823001bd8.png[/img]个约束一定为( ) A: 等式约束 B: “[img=14x21]1803288238124a7.png[/img]”约束 C: “[img=14x21]180328823ff65e2.png[/img]”约束 D: 无法确定