单纯形法的解题步骤.

线性规划问题的单纯形法求解步骤线性规划是一种优化问题，它的解决方法有很多种，在这里我们来介绍其中一种常用的方法——单纯形法。

我们将介绍单纯形法的求解步骤，以帮助读者更好地理解和掌握这种求解方法。

1. 建立数学模型任何一个线性规划问题的解决都需要先进行建模。

我们将问题转换成数学模型，然后使用数学方法进行求解。

线性规划问题的一般形式为：max cxs.t.Ax ≤ bx ≥ 0其中，c、x、b、A都是向量或矩阵，x≥0表示各变量都是非负数。

其中c表示目标函数，A和b表示约束条件。

2. 计算初始基可行解我们需要从初始点开始，逐步优化目标函数。

但是，在开始优化前我们需要先找到一个基可行解。

基可行解的定义是：如果所有非基变量的取值都是0，并且所有基变量的取值都是非负的，则该解被称为基可行解。

当基可行解找到后，我们就可以开始进行优化。

3. 确定进入变量在单纯形法中，每次迭代中我们都需要找到进入变量。

进入变量是指，通过操作非基变量可以使得目标函数增加的变量。

我们需要找到一个使得目标函数增加最多的非基变量，将其称为进入变量。

4. 确定离开变量在确定进入变量后，我们需要确定一个离开变量。

离开变量是指，通过操作基变量可以使得目标函数增加的变量。

我们需要找到一个离开变量，使得当进入变量增加到某个值时，该离开变量的值为0。

这样，我们就找到了一个最小的正根比率，使得通过基本变量出基到进入变量变为零而得到的新解是可行的。

5. 交换变量接下来，我们需要将已选定的进入变量和离开变量进行交换。

此时，我们将进入变量转变为基变量，离开变量转变为非基变量。

通过这种交换，我们还需要调整我们的基向量。

由于这个交换，我们将得到一个新的基可行解，并且它可以比之前的解更好。

6. 重复迭代我们需要重复上述步骤，直到我们找到最优解。

重复迭代意味着我们将不断查找新的进入变量和离开变量，并进行变量交换。

这种找到最优解的过程可能非常复杂，但是单纯形法的效率很高，通常可以在很短的时间内找到最优解。

单纯形法求解过程单纯形法是一种经典的线性规划求解方法，它是由乔治·达竞士等人在1947年提出的。

该方法的基本思想是，通过在单纯形空间内不断移动顶点的位置来寻找最优解。

单纯形法是目前广泛应用的线性规划求解方法之一，它求解线性规划问题可大大地简化计算过程。

单纯形法的求解过程包括以下几个步骤：1. 将线性规划问题转化为标准形式线性规划问题的标准形式为：$ \max_{x} \ \ c^T x $$s.t. \ Ax=b$$x\geq 0$其中，$x$是要求解的向量；$b$是一个常数向量；$A$是一个$m\times n$的矩阵；$c$是一个常数向量。

2. 初始化单纯形表因为单纯形法是通过移动顶点来寻找最优解的方法，因此需要初始化单纯形表。

单纯形表是将原始的约束条件表示为不等式形式时形成的。

例如，对于一个带有3个变量的线性规划问题，其单纯形表的形式如下：CB | X1 | X2 | X3 | X4 | RHS----|-----|-----|-----|-----|----0 | a11| a12| a13| 0 | b10 | a21| a22| a23| 0 | b20 | a31| a32| a33| 0 | b31 | z1 | z2 | z3 | 0 | 0其中，CB代表成本系数，X1、X2、X3、X4分别代表变量。

a11、a12、a13等代表矩阵A中的元素，b1、b2、b3代表矩阵b中的元素。

3. 选择进入变量和离开变量在单纯形表中，规定最后一列为等式右边的常数（RHS），即b。

在单纯形法的求解过程中，首先需要选择一个“进入变量”，即在单纯形表的第一行中，寻找一个系数为正的变量，使得将其加入目标函数后，目标函数值可以上升。

这里以X1为例，X1为进入变量。

接着，需要选择一个“离开变量”，即在单纯形表中，寻找一个使得添加X1变量后，约束条件不改变且取得约束条件中系数最小的一个变量离开。

程序求解单纯形法
单纯形法是一种求解线性规划问题的常用方法。

它通过一系列的迭代步骤，从一个初始的基本可行解开始，逐步改进解，直到找到最优解或证明问题无最优解。

以下是使用单纯形法求解线性规划问题的一般步骤：
1. 构建初始基本可行解：选择一个初始的基本可行解，通常可以通过引入松弛变量或人工变量来构建。

2. 计算目标函数值：计算当前基本可行解下的目标函数值。

3. 检查最优性：如果当前基本可行解满足最优性条件（目标函数值最小或最大），则停止迭代，当前解即为最优解。

4. 寻找改进方向：如果当前基本可行解不满足最优性条件，则需要找到一个改进的方向。

这可以通过计算每个非基变量（即未被选入基本可行解的变量）的检验数来完成。

5. 选择进入变量：根据检验数，选择一个具有正检验数的非基变量作为进入变量。

6. 确定离开变量：为了保持基本可行解的可行性，需要选择一个离开变量。

通常选择一个具有最小比值的基变量作为离开变量。

7. 更新基本可行解：通过替换离开变量和进入变量，构建一个新的基本可行解。

8. 重复步骤 2 至步骤 7，直到找到最优解或证明问题无最优解。

需要注意的是，单纯形法的具体实现可能因问题的规模和结构而有所不同。

在实际应用中，可以使用编程语言或优化软件来实现单纯形法。

希望以上内容对你有所帮助。

如果你有具体的线性规划问题需要求解，我可以根据具体问题提供更详细的帮助。

单纯形法(SM ，simplex method)首先在n 维欧氏空间n E 中构造一个包含1n +顶点的凸多面体，求出各顶点的函数值并确定其中的最大值，次大值和最小值。

然后通过反射、扩张、内缩、缩边等求出一个较好解，用之取代最差点，从而构成新的多面体。

如此迭代可求得一个极小点。

具体步骤如下：①、 确定初始点。

②、 反射操作：求出1n +个顶点的函数值，确定其中最大值G f ，次大值H f 和最小值L f 。

除去最大值点G X ，计算剩余n 个点的形心X ，然后求出G X 关于X的对称点(2)n X +，计算(2)()n f X +。

若(2)()n L f X f +<，则令(3)(2)()n n X X X X γ++=+-，其中1γ>，取2γ=，并计算(3)()n f X +，若(3)(2)()()n n f X f X++<则用(3)n X +取代G X 转步骤⑤，否则用(2)n X +取代G X 转步骤⑤。

③、 若(2)()n L H f f X f +≤≤，则用(2)n X +取代G X 步骤⑤。

④、 若(2)()n H f X f +≥，则需要内缩，(2)(')min{(),()}n H f X f X f X +=，令(4)(')n X X X X β+=+-，其中0.5β=，计算(4)()n f X +，若(4)()(')n f X f X +≤，则用(4)n X +取代G X ，并转步骤⑤。

若(4)()(')n f X f X +>则缩边，即()/2i i L X X X =+，(1,2,,1)i n =+ ，转步骤⑤。

⑤、 若120.511{[()()]}1n i i f X f X n ε+=-<+∑，则停止，否则转②。

SM 简单，计算量小，优化快速，不需要函数可导。

但对初始值依赖性强，容易陷入局部极小，而且优化效果随函数维数增加明显下降。

三、单纯形法的解题步骤第一步：作单纯形表.）（1）把原线性规划问题化为标准形式；）（2）找出初始可行基，通常取约束方程组系数矩阵中的单位矩阵；）（3）目标函数非基化；）（4）作初始单纯形表.第二步：最优解的判定.(1) 若所有检验数都是非正数，即，则此时线性规划问题已取得最优解.(2) 若存在某个检验数是正数，即，而所对应的列向量无正分量，则线性规划问题无最优解.如果以上两条都不满足，则进行下一步.第三步：换基迭代.，并确定所在列的非基变量为进基变量.（1）找到最大正检验数，设为（2）对最大正检验数所在列实施最小比值法，确定出主元，并把主元加上小括号.主元是最大正检验数所在列，用常数项与进基变量所对应的列向量中正分量的比值最小者；替换出基变量，从而得到新的基变量.也就是主元所在（3）换基：用进基变量（4）利用矩阵的行初等变换，将主元变为1，其所在列其他元素都变为零，从此得到新的单纯形表；（5）回到第二步，继续判定最优解是否存在，然后进行新一轮换基迭代，直到问题得到解决为止.例3 求.解（1）化标准型：令，引进松弛变量，其标准型为求（2）作单纯形表：在约束方程组系数矩阵中的系数构成单位矩阵，故取为基变量，目标函数已非基化了，作初始单纯形表并“换基迭代”（见表6.8）.表 6.8（3）最终结果：此时检验数均为非正数，线性规划问题取得最优解，最优解为标函数取得最优值.目性规划问题的最优解为：.原线目标函数的最优值为14，即.例4 用单纯形方法解线性规划问题.求.解此数学模型已是标准型了，其中约束方程含有一个二阶单位矩阵（1、2行，3、4列构成），取为基变量，而目标函数没有非基化.从约束方程找出，,代入目标函数, 经整理后，目标函数非基化了.作单纯形表，并进行换基迭代（见表6.9）.最大检验数，由最小比值法知：为主元，对主元所在列施以行初等变换，基变量出基，非基变量进基.表 6.9目前最大检验数，其所在列没有正分量，所以该线性规划问题没有最优解.例5用单纯形方法解线性规划问题.求解此数学模型已是标准型了，其中约束方程含有一个二阶单位矩阵，取为基变量，而目标函数没有非基化.从约束方程找出，,代入目标函数，经整理得,目标函数已非基化.作单纯形表，并进行换基迭代(见表6.10).最大检验数，由最小比值法知：为主元，对主元所在列施以行初等变换，基变量出基，非基变量x2进基，先将主元化为1，然后再将主元所在列的其他元素化为零.表 6.10至此，检验数均为非正数，故得基础可行解.原问题的最优解为：.最优值为6，即.如果我们再迭代一次，将基变量出基，非基变量进基（见表6.11）.表 6.11可得到另一个基础可行解,原问题的最优解为：，最优值仍为6，说明该线性规划问题有无穷多最优解，其最优解均为6.如何知道线性规划问题有无穷多最优解呢？这主要反映在单纯形表中.如果非基变量所对应的检验数为0，我们可对此列继续进行换基迭代，就可以得到另一个基础可行解.以此作下去，可得到许多基础可行解，即相对应的最优解有无穷多个.（4） 011 0。

单纯形法求解过程单纯形法是一种用于求解线性规划问题的迭代算法。

它是由美国数学家George Dantzig在1947年提出的。

单纯形法的目标是通过不断地沿着一些方向逼近最优解，最终找到使目标函数取得最大（或最小）值的最优解。

单纯形法的求解过程可以分为以下几个步骤：1.标准化问题：将线性规划问题转化为标准化形式。

标准化的目的是将原问题转化为一个等价问题，使得约束条件全部为等式，且目标函数的系数都为非负数。

2.设置初始解：选择一个初始可行解作为起始点。

起始点可以通过代入法求解出来，或者通过其他启发式算法得到。

初始可行解需要满足所有约束条件，即满足等式以及非负性约束。

3.检验最优性：计算当前解的目标函数值，并检验这个值是否是最优解。

如果当前解是最优解，算法终止；否则，进入下一步。

4.选择进入变量：从目标函数的系数中选择一个可以增大（最大化问题）或减小（最小化问题）目标函数值的变量作为进入变量。

选择进入变量的策略可以有多种，例如最大增益法或者随机选择法。

5.计算离基变量：选择一个出基变量并将其移出基变量集合。

离基变量的选择通常采用最小比率法，即选择使得约束条件最紧张的变量。

6.更新解：通过求解一个新的线性方程组来计算新的解，更新基变量集合和非基变量集合。

由于每次只有一个变量进基，一个变量出基，将保持可行解的性质。

7.转到步骤3：重复步骤3-6，直到找到最优解。

单纯形法的关键在于选择进入变量和离基变量，以及求解线性方程组。

进入变量的选择决定了算法在解空间中的方向，而离基变量的选择决定了算法沿着哪个方向逼近最优解。

在实际应用中，单纯形法往往需要进行大量的迭代计算，因此效率可能不是很高。

为了提高效率，可以采用一些改进的单纯形法，例如双线性法、内点法等。

总结起来，单纯形法是一种基于迭代的算法，通过每次选择一个进入变量和一个离基变量来逐步逼近最优解。

虽然它的计算复杂度较高，但是在实践中仍然是一种很受欢迎的求解线性规划问题的方法。

单纯形法的一般描述和求解步骤：一般的线性规划问题的求解有以下几个步骤。

(1)确定初始基本可行解。

为了确定初始可行解，首先要找出初始可行基。

设一线性规划问题为⎪⎩⎪⎨⎧=≥==∑∑==nj xj b x P x c Z n j j j nj jj ,,2,1,0max 11（1-14）可分两种情况讨论。

1.若),,2,1(n j P j =中存在一个单位基，则将其作为初始可行基：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==100010001),,,(21m P P P B 2.若),,2,1(n j P j =中不存在一个单位基，则人为的构造一个单位初始基。

关于这个方法将在下面提到。

(2)检验最优解。

得到初始基本可行解后，要检验该解是否最优解。

如果是最优解，则停止运算；否则转入（3）基变换。

下面给出最优性判定定理。

一般情况下，经过迭代后可以得到以非基变量表示基变量的表达式∑+=='-'=nm j j iji i m i x ab x 1),,2,1(,(1-15)将式（1-15）代入式（1-14）的目标函数，整理后得j nm i ni ij i jmi i i x a c cb c Z ∑∑∑+==='-'+'=111)(max令∑='=m i i i b c Z 10,∑=+==mi ji i j n m j a c Z 1),,1(,于是j nm j j j x Z c Z Z ∑+=-+=10)(max再令),,1(,n m j Z c j j j +=-=σ则得到以非基变量表示的目标函数的表达式jnm j jx Z Z ∑+=+=10max σ由以上推导可得出下列最优解的判定定理。

(1)最优解的判定定理：若T m b b b X )0,,0,,,,(21)0( '''=为对应于基B 的一个基本可行解，且对于一切n m j ,,1 +=有0≤j σ，则)0(X 是最优解，称j σ为检验数。

三、单纯形法的解题步骤第一步：作单纯形表.）（1）把原线性规划问题化为标准形式；）（2）找出初始可行基，通常取约束方程组系数矩阵中的单位矩阵；）（3）目标函数非基化；）（4）作初始单纯形表.第二步：最优解的判定.(1) 若所有检验数都是非正数，即，则此时线性规划问题已取得最优解.(2) 若存在某个检验数是正数，即，而所对应的列向量无正分量，则线性规划问题无最优解.如果以上两条都不满足，则进行下一步.第三步：换基迭代.，并确定所在列的非基变量为进基变量.（1）找到最大正检验数，设为（2）对最大正检验数所在列实施最小比值法，确定出主元，并把主元加上小括号.主元是最大正检验数所在列，用常数项与进基变量所对应的列向量中正分量的比值最小者；替换出基变量，从而得到新的基变量.也就是主元所在（3）换基：用进基变量（4）利用矩阵的行初等变换，将主元变为1，其所在列其他元素都变为零，从此得到新的单纯形表；（5）回到第二步，继续判定最优解是否存在，然后进行新一轮换基迭代，直到问题得到解决为止.例3 求.解（1）化标准型：令，引进松弛变量，其标准型为求（2）作单纯形表：在约束方程组系数矩阵中的系数构成单位矩阵，故取为基变量，目标函数已非基化了，作初始单纯形表并“换基迭代”（见表6.8）.表 6.8（3）最终结果：此时检验数均为非正数，线性规划问题取得最优解，最优解为标函数取得最优值.目性规划问题的最优解为：.原线目标函数的最优值为14，即.例4 用单纯形方法解线性规划问题.求.解此数学模型已是标准型了，其中约束方程含有一个二阶单位矩阵（1、2行，3、4列构成），取为基变量，而目标函数没有非基化.从约束方程找出，,代入目标函数, 经整理后，目标函数非基化了.作单纯形表，并进行换基迭代（见表6.9）.最大检验数，由最小比值法知：为主元，对主元所在列施以行初等变换，基变量出基，非基变量进基.表 6.9目前最大检验数，其所在列没有正分量，所以该线性规划问题没有最优解.例5用单纯形方法解线性规划问题.求解此数学模型已是标准型了，其中约束方程含有一个二阶单位矩阵，取为基变量，而目标函数没有非基化.从约束方程找出，,代入目标函数，经整理得,目标函数已非基化.作单纯形表，并进行换基迭代(见表6.10).最大检验数，由最小比值法知：为主元，对主元所在列施以行初等变换，基变量出基，非基变量x2进基，先将主元化为1，然后再将主元所在列的其他元素化为零.表 6.10至此，检验数均为非正数，故得基础可行解.原问题的最优解为：.最优值为6，即.如果我们再迭代一次，将基变量出基，非基变量进基（见表6.11）.表 6.11可得到另一个基础可行解,原问题的最优解为：，最优值仍为6，说明该线性规划问题有无穷多最优解，其最优解均为6.如何知道线性规划问题有无穷多最优解呢？这主要反映在单纯形表中.如果非基变量所对应的检验数为0，我们可对此列继续进行换基迭代，就可以得到另一个基础可行解.以此作下去，可得到许多基础可行解，即相对应的最优解有无穷多个.（4） 011 0。

运筹学单纯形法例题求解过程摘要：一、运筹学单纯形法概述二、单纯形法求解步骤1.确定基变量和初始基本可行解2.编制初始单纯形表3.判断基本可行解是否为最优解4.迭代求解最优解三、例题求解过程1.题目描述2.化为标准型3.建立初始单纯形表4.迭代计算四、总结正文：一、运筹学单纯形法概述运筹学单纯形法是一种求解线性规划问题的方法，它的主要思想是通过不断迭代，逐步优化基变量的值，从而求得问题的最优解。

单纯形法可以有效地解决具有如下特点的问题：目标函数线性，约束条件线性，变量非负。

二、单纯形法求解步骤1.确定基变量和初始基本可行解在求解线性规划问题时，首先需要确定基变量，即在约束条件方程组中，选择一部分变量作为基变量，用于表示其他变量。

通过寻找或构造单位矩阵的方法，可以确定基变量，从而求出初始基本可行解。

2.编制初始单纯形表基于初始基本可行解和线性规划模型提供的信息，可以编制初始单纯形表。

单纯形表包含了基变量、非基变量、目标函数系数、约束条件系数和检验数等信息，用于描述问题的基本情况。

3.判断基本可行解是否为最优解通过检验数cj-zj 来判断基本可行解是否为最优解。

如果所有非基变量的检验数cj-zj<0，说明已经达到最优解，计算停止。

如果存在cj-zj>0，但所有cj-zj>0 所在列对应的所有aij<0，说明无最优解，计算停止。

如果至少存在一个cj-zj>0，并且所对应的所有j 列中至少有一个aij>0，说明没有达到最优解，需要继续迭代求解。

4.迭代求解最优解在迭代过程中，首先需要确定换入变量，即选择最大检验数对应的非基变量。

然后，利用特定公式计算出换出变量，即在基变量中选择一个与换入变量对应的变量进行替换。

接着，生成新的单纯形表，将换入变量和换出变量进行置换后，调整新基变量对应的矩阵为单位矩阵。

最后，重新计算检验数和目标函数值，返回第二步，直至找到最优解。

三、例题求解过程假设有一个线性规划问题，目标函数为MINfx1x2Mx4Mx6，约束条件为：3x1 + 4x2 ≤ 122x1 + 3x2 ≤ 10x1, x2 ≥ 0首先，将约束条件化为标准型：3x1 + 4x2 + s1 = 122x1 + 3x2 + s2 = 10x1, x2 ≥ 0然后，建立初始单纯形表：| 基变量| 非基变量| 目标函数系数| 约束条件系数| 检验数| ---------------------------------------------------------------------行1 | x1 | s1 | -3 | -4 | -12 |行2 | x2 | s2 | -4 | -3 | -10 |行3 | x1 | x2 | 0 | 0 | 0 | 行4 | s1 | x2 | 0 | 3 | 0 | 行5 | s2 | x1 | 0 | 2 | 0 | 根据初始单纯形表，可以得到初始基本可行解为：x1 = 0, x2 = 0接下来，判断基本可行解是否为最优解：c1 = -12, c2 = -10, c3 = 0, c4 = 0, c5 = 0由于c3、c4 和c5 都小于等于0，所以基本可行解不是最优解，需要继续迭代求解。

单纯形法求解原理过程第一篇：单纯形法求解原理过程单纯形法需要解决的问题：如何确定初始基本可行解；如何由一个基本可行解迭代出另一个基本可行解，同时使目标函数获得较大的下降；如何判断一个基本可行解是否为最优解。

min f(X)=-60x1-120x2 s.t.9x1+4x2+x3=360 3x1+10x2+x4=300 4x1+5x2+x5=200 xi≥0(i=1,2,3,4,5)(1)初始基本可行解的求法。

当用添加松弛变量的方法把不等式约束换成等式约束时，我们往往会发现这些松弛变量就可以作为初始基本可行解中的一部分基本变量。

例如：x1-x2+x3≤5 x1+2x2+x3≤10xi≥0 引入松弛变量x4，x5后，可将前两个不等式约束换成标准形式 x1-x2+x3+x4=5 x1+2x2+x3+x5=10xi≥0(i=1,2,3,4,5)令x1=x2=x3=0，则可立即得到一组基本可行解x1=x2=x3=0，x4=5，x5=10 同理在该实例中，从约束方程式的系数矩阵⎡94100⎤⎥A=[P1,P2,P3,P4,P5]=⎢310010⎢⎥⎢⎣45001⎥⎦中可以看出其中有个标准基，即⎡100⎤⎥B=⎢010⎢⎥⎢⎣001⎥⎦与B对应的变量x3，x4，x5为基本变量，所以可将约束方程写成X3=360-9x1-4x2 x4=300-3x1-10x2 x5=200-4x1-5x20 若令非基变量x1=x2=0，则可得到一个初始基本可行解X0 TX=[0,0,360,300,200]判别初始基本可行解是否是最优解。

此时可将上式代入到目标函数中，得： F(X)=-60x1-120x20对应的函数值为f(X)=0。

0由于上式中x1,x2系数为负，因而f(X)=0不是最小值。

因此所得的解不是最优解。

011(2)从初始基本可行解X迭代出另一个基本可行解X，并判断X 是否为最优解。

从一个基本可行解迭代出另一个基本可行解可分为两步进行：第一步，从原来的非基变量中选一个（称为进基变量）使其成为基本变量；第二步，从原来的基本变量中选一个（称为离基变量）使其成为新的非基变量。

单纯形算法原理与计算步骤详解单纯形算法是一种常用于线性规划问题求解的优化算法，其基本思想是通过不断迭代改变可行解，使目标函数值逐渐趋近最优解。

本文将详细介绍单纯形算法的原理和计算步骤。

一、单纯形算法原理单纯形算法基于以下原理：假设存在一个线性规划问题，其中目标函数需要最小化，约束条件为一组线性等式和不等式。

算法通过在可行域内循环改变基变量，以求得最优解。

算法的基本思想是从初始可行解出发，不断迭代地转移到更优的解，直到找到最优解。

单纯形算法的迭代过程中，每一次迭代都会选择一个非基变量进行转移，使目标函数值逐步减小。

二、单纯形算法的计算步骤下面将详细介绍单纯形算法的计算步骤，以帮助读者更好地理解该算法。

1. 初始化阶段在初始化阶段，需要将线性规划问题转化为标准型，并找到初始可行解。

标准型的要求是：目标函数为最小化，约束条件为等式和非负约束。

2. 检验阶段在检验阶段，需要进行基变量的选择和检验是否达到最优解。

首先选择一个入基变量，该变量的选择通常基于某些准则，如最大增量准则、最小比率准则等。

3. 转换阶段在转换阶段，需要进行基变量的转换，使目标函数值不断减小。

通过将选定的入基变量与已有的基变量组成一个新的基，进而得到新的可行解。

在转换过程中，还需要进行非基变量的选择和计算。

选择一个出基变量，使得目标函数值减小的幅度最大。

然后，通过高斯消元法计算出相应的新基。

4. 终止判断阶段在每次迭代后，都需要判断是否已达到最优解或存在无界解。

如果目标函数不能减小或者无界，则算法终止。

否则，返回检验阶段继续迭代。

5. 结果输出阶段当算法终止时，需要输出最优解以及最优解对应的目标函数值。

三、单纯形算法的优化尽管单纯形算法是一种常用的线性规划求解方法，但在某些情况下，其迭代次数可能会非常大。

为了优化算法效率，可以采用以下方法：1. 人工变量法当初始可行解需要引入人工变量时，可以通过人工变量法来优化算法。

该方法通过对目标函数引入人工变量，并对目标函数进行最小化，从而减少迭代次数。