对偶单纯形法和单纯形法的关系
对偶单纯形法和单纯形法都是线性规划中常用的求解方法，但在一些方面存在一些异同。
首先，它们的相同之处在于两种方法都是基于线性规划模型的求解算法。它们都使用了面向限制条件的算法，以确定使目标函数最优化的变量值。在求解过程中，两种方法都通过迭代来逼近最优解。
然而，两种方法的不同之处在于它们的求解策略和重点。单纯形法通过迭代调整基变量和非基变量的值，以逐步改进解的质量，直到找到最优解。它主要关注的是基变量的选择和基变量和非基变量之间的相互转换。
相比之下，对偶单纯形法注重的是对偶的约束条件和松弛变量之间的关系。它通过对原始问题和对偶问题之间的对偶关系进行迭代求解，以获得最优解。
另一个不同之处在于两个方法的适用性。单纯形法适用于标准形式的线性规划问题，即目标函数为最大化，且约束条件为等式形式。而对偶单纯形法主要适用于将原始问题转换为对偶形式的情况。
综上所述，对偶单纯形法和单纯形法在求解线性规划问题上有很多相似之处，但又有一些显著的差异。选择使用哪种方法取决于具体的问题形式和求解的要求。
对偶单纯形法 意思是看c就是所有货物的价值，去看一眼这些货物单价组合售卖的价值，这些价值肯定要都大于0，而且，组成这个c的系数也应该是都是正的。
对偶单纯形法和单纯形法的没有区别。
对偶单纯形法是运用对偶原理求解原问题的一种方法,而不是求解对偶问题的单纯形法;单纯形法是从原问题的一个基可行解转到另一个基可行解,而检验数由正分量逐步迭代到都是负分量为止;对偶单纯形法保持对偶问题是基可行解,原问题由一个非可行解逐步迭代到基可行解。
单纯形法是求解线性规划问题的主要方法，而对偶单纯形方法是将单纯形方法应用于对偶问题的计算，对偶单纯性方法则提高了对求解线性规划问题的效率，它具有以下优点：
初始基解可以是非可行解， 当检验数都为负值时， 就可以进行基的变换， 不需加入人工变量， 从而简化计算；对于变量多于约束条件的线性规划问题，用对偶单纯形法可以减少计算量，在灵敏度分析及求解整数规划的割平面法中，有时适宜用对偶规划单纯形法。
问题标准化后，价值系数全非正；所有约束全是不等式。
