分配问题（线性规划问题）-匈牙利算法介绍

线性规划问题是一种优化问题，其目标是在一系列线性约束条件下找到一个最优解，使得某个线性目标函数达到最大值或最小值。
线性规划问题是一种数学优化问题，它涉及在给定的线性约束条件下，找到线性目标函数的最大值或最小值。这类问题在经济学、运筹学、工业工程等领域有广泛的应用。

以下是线性规划问题的几个关键特点：

1. 目标函数：线性规划问题有一个线性目标函数，它是决策变量的线性组合。例如，目标可能是最大化利润或最小化成本。

2. 线性约束：问题中的约束条件也是线性的，通常表示为一系列的不等式或等式。这些约束条件定义了决策变量的可行域。

3. 决策变量：线性规划问题中涉及的变量称为决策变量，它们的值需要在满足约束条件的前提下进行选择。

4. 可行解：满足所有约束条件的解称为可行解。线性规划问题的目标是在所有可行解中找到最优解。

5. 最优解：最优解是指在所有可行解中，使得目标函数值达到最大或最小的解。

6. 标准形式：线性规划问题通常被表示为标准形式，即最大化或最小化目标函数，约束条件为不等式，并且不等式的右边是非负数。

7. 解法：线性规划问题可以通过多种方法解决，包括图形方法、单纯形法、内点法、对偶理论等。

8. 对偶问题：每个线性规划问题都有一个对应的对偶问题，它们在数学上是相互关联的。对偶问题可以帮助我们更好地理解原问题，