对偶单纯形法是对偶单纯的基一种线性规划求解算法，它将原问题转化为对偶问题来求解。形法对偶问题是本原原问题的一种等价形式，通过对偶问题求解可以得到原问题的对偶单纯的基最优解。

对于线性规划问题，形法我们通常将其表示为如下形式：

$$\\begin{ aligned} \\text{ minimize}\\quad & c^Tx \\\\ \\text{ subject to}\\quad & Ax \\ge b \\\\ & x \\ge 0 \\end{ aligned}$$

其中 $c$，本原$b$ 和 $x$ 都是对偶单纯的基向量，$A$ 是形法一个矩阵。这里的本原 $x$ 是决策向量，表示我们要求解的对偶单纯的基问题的解。假设原问题的形法最优解为 $x^*$，最优目标函数值为 $f^*$。本原

对偶问题的对偶单纯的基形式如下：

$$\\begin{ aligned} \\text{ maximize}\\quad & b^Ty \\\\ \\text{ subject to}\\quad & A^Ty \\le c \\\\ & y \\ge 0 \\end{ aligned}$$

其中 $y$ 是对偶问题的决策向量，表示对原问题的形法约束条件的乘子。假设对偶问题的本原最优解为 $y^*$，最优目标函数值为 $g^*$。

对于任意的可行解 $x$ 和 $y$，有以下两个定理：

1. 弱对偶定理：对于原问题和对偶问题，它们的最优目标函数值满足 $f^* \\ge g^*$。

2. 强对偶定理：如果原问题和对偶问题都有有限的最优解，则它们的最优解相等，即 $f^* = g^*$。

对偶单纯形法的基本思想就是利用上述定理，在对偶问题上进行单纯形法求解，从而得到原问题的最优解 $x^*$。具体地，对偶单纯形法的步骤如下：

1. 将原问题转化为对偶问题，建立对偶单纯形表格。

2. 选择一个入基变量和一个出基变量进行迭代，使得对偶问题的目标函数值不断增大。

3. 如果对偶问题的最优解 $y^*$ 满足 $y^* \\ge 0$，则原问题的最优解 $x^*$ 可以通过对偶问题的最优解 $y^*$ 和原问题的约束条件求得。

需要注意的是，对偶单纯形法只适用于原问题和对偶问题都有有限的最优解的情况。如果其中一个问题没有有限的最优解，或者原问题是不可行的，那么对偶单纯形法将无法求解。此外，对偶单纯形法的计算复杂度也比较高，通常只适用于小规模线性规划问题的求解。

(责任编辑：知识)