满足约束方程组和变量非负的要求，则是可行解。
2.进行第一次迭代
① 在方程中，选系数最大的正非基变量转为基变量，此非基变量所在列称为主列，然后求（常数列/主列对应的值），在所得结果中选最小值所在的行作为主行，主行 与主列相交，得到主元素。将主元素所在列和行的变量进行迭代（即列中的非基变量转为基变量，而行中的基变量转为非基变量）
作为基变量，那么它所在的这一列中，除了主无素位置上的值是1，其它的值为0
值是1：可通过整行除以主元素的倒数求得整行的值，可通过在求得1的基础上，进行乘和加求得整行值
① ZJ行：所有已迭代的基变量的系数 * 本行每列的对应值（之和）
② CJ -ZJ行：第1行（即目标函数系数这一行） - ZJ行
3.第二次迭代：将CJ -ZJ这一行中，系数非负的作为基变量，查找（常数/系数）值最小的作为非基变量，进行第二次迭代
3.迭代至所有的检验数都 非正，则当前的基可行解是最优解。
二、 一般最小值问题的求解法P82
有时需在建立初始方案时加入人工变量，此变量在最后的结果中都变为0，从而对规划问题无影响，所以在目标函数中，给它们配上一个数值很大的系数，此系数取正数。
1.列出初始单纯表
2.在方程中，选系数最小的作为主列，比值小的作为换出行
3.第二次迭代：将CJ -ZJ这行中最小的作为主行，比值小的作为主列，当此行为正数或0时，最优
线性规划应用示例（简单应用）P84
一、 原料投入的混料问题P85
二、 生产计划中产品搭配问题P88？？？
三、 季节产品修匀的应用P90第六章运输问题P94
本 章以求总运输费用最低为目标值，故在求最优解时，在各个空格中选择调整格时，以绝对值最大的负改进指数（检验数）所在的空格为调整格的；若以求总运输利润 最大（最大值）为目标值，则在求最优解时，在各个空格中选择调整格时，以正数最大值的改进指数（检验数）所在的空格为调整格。此情况与在线性规划中求极小 值和求极大值的过程有部分不同是相似的。
在几个供应点与几个需求点之间，运输品种，规格，质量等相同的货物时，选择量佳运输方案
运输问题及其特殊结构（领会）P94
一、 运输问题