C#的线性规划代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace Dispatch.linprog
{
    /***************
    单纯形法是解线性规划问题的一个重要方法。 
    其原理的基本框架为： 
    第一步：将LP线性规划变标准型，确定一个初始可行解（顶点）。 
    第二步：对初始基可行解最优性判别，若最优，停止；否则转下一步。 
    第三步：从初始基可行解向相邻的基可行解（顶点）转换，且使目标值有所改善—目标函数值增加，重复第二和第三步直到找到最优解。 
    Max z=CX;
    AX <= b
    X=(x1,x2,...xn)>=(0,0,...,0)
    b=(b1,b2,...,bn)
    C = (c1, c2, ... ,cn)
    A= a11, a12, ..., a1n
       a21, a22, ..., a2n
       a31, a32, ..., a3n
          ......
       am1, am2, ..., amn
    **********************/

     
    class SimplexLP
    {
        public double INT_MAX = 1000000000000;
        public double[][] Matrix;
        public int CNum, BNum;
        //public double Z;
        List<int> PList;

        public bool OutputFlag = false;

        //标准系数矩阵，设 变量 （CNum维向量） 为X，前BNum维是基变量
        //第一行为求Max的函数系数序列。
        //最后一列为线性规划问题的值向量b
        //除第一行最后一列的系数矩阵为 约束矩阵A
        public bool InitData(double[][] matrix, int bn = 0,  int cn = 0)
        {
            if (matrix != null && matrix.Length > 0 && matrix[0].Length > 0)
            {
                Matrix = matr