一、人工智能什么是最优解？
人工智能不管是海量的计算还是支配机械进行生产和服务，都需要大量的能源，所以不解决能源的成本问题，以上所描述的降低成本基本就都是扯淡。
传统的化石能源即使不考虑环境污染，其受制于分布不均、需要跨大洋进行运输、偶尔还要受到地缘政治的影响，显然不是最佳选项。虽然近年来风能、太阳能、裂变核能和水力发电的成本正在逐步降低，但是也并不是最完美的解决方案。
核聚变，这种宇宙中普遍存在的能量产生方式才是问题的最优解。可控核聚变具有诸多优点，如果技术成熟，其所发出的电，成本必将是极其低廉的。
有了成本低廉能源的加持，人工智能才能发挥出它的全力。而且会进入（能源成本降低→人工智能及机器人成本降低→生产建造产生能源装置的成本降低→能源成本降低）这样一个良性循环中。成本会程几何级数下降，能够快速提高每个人的生活水平，更早的实现全民福利社会。（迷糊的可以去看看我以往的文章，都在讨论这个问题）
科技产生的问题由科技解决
解决人工智能产生的绝大部分人失业的问题可以由可控核聚变解决。现在人工智能已经暂缓了她的脚步，快点追赶上来吧，可控核聚变。
二、任何线性规划问题都有最优解？
使某线性规划的目标函数大达到最优值（最大值或最小值）的任一可行解,都称为该线性规划的一个最优解.线性规划的最优解不一定唯一,若其有多个最优解,则所有最优解所构成的集合称为该线性规划的最优解域。 所以最优解到底是最大值还是最小值要根据题目判断。
三、excel如何加入线性规划最优解？
关于这个问题，要加入线性规划最优解，可以按照以下步骤进行：
1. 准备好线性规划的数学模型，包括目标函数和约束条件。
2. 在Excel中打开数据分析功能，选择“规划”选项。
3. 在“规划”对话框中，选择“线性规划”选项，输入目标函数和约束条件。
4. 选择“求解”按钮，Excel会自动求解线性规划模型，并给出最优解。
5. 如果需要，可以使用Excel的图表功能将最优解可视化。
需要注意的是，在输入目标函数和约束条件时，要按照线性规划的格式进行，即所有变量都是线性的，且目标函数和约束条件都是线性等式或不等式。另外，如果模型存在多个最优解，Excel只会给出其中的一个。
四、vba线性规划最优解的解法？
使某线性规划的目标函数大达到最优值（最大值或最小值）的任一可行解,都称为该线性规划的一个最优解.线性规划的最优解不一定唯一,若其有多个最优解,则所有最优解所构成的集合称为该线性规划的最优解域。 所以最优解到底是最大值还是最小值要根据题目判断。
五、线性规划问题满足什么条件时有最优解？
你所说是（1）交点不满足最优解，可适当放大横或纵坐标，寻求最接近交点的最优解，此时的最优解横或纵坐标一般都是整数（2）某一处边界上的所有点都是最优解
六、具有多重最优解的非线性规划问题？
线性规划具有多重最优解是指
最优表中存在非基变量的检验数为零
线性规划问题来探讨多重最优解的判别准则;
补充了现行文献中关于多重最优解判别准则描述的不足,
并指出多重最优解判别准则在出现退化解时可能失效的例外情况
七、线性规划最优解不是整数怎么办？
1.
利用约束条件画出图形,如果得出的是非整数解,进行适当的调整,可以找与所求出的最优解(非整数解)接近的整数解进行验证;
2.
在直线的附近找出与此直线距离最近的整点,根据求出的结果给出最优解的整数解.
八、线性规划中，如何已知原问题的最优解，直接写出对偶问题的最优解？
是的。根据对偶论，对偶问题与原问题是互为对偶问题的，且对偶问题的目标函数恰好等于原问题最有目标函数，并且可以证明这一目标函数值也是最优的，反过来同样成立，假设对偶问题的最优解不唯一，那么其对偶问题（也就是原问题）的最优解也不唯一，这与原问题有唯一解矛盾。
因为原问题与对偶问题是相互对偶的，所以他们有一定的对应关系。在有限最优解的方面：原问题有有限最优解只能保证对偶问题有有有限最优解。原问题松弛变量的检验数的相反数就是对偶问题的最优解。
对偶理论(Duality theory)研究线性规划中原始问题与对偶问题之间关系的论。发展简在线性规划早期发展中最重要的发现是对偶问题，即每一个线性规划问题(称为原始问题)有一个与它对应的对偶线性规划问题（称为对偶问题）。
扩展知识：
对偶问题的最优解：从原始问题的最终单纯形表中（最优单纯形算子）可直接得到对偶问题的最优解。原始问题中松弛变量的检验数对应着对偶问题的解（符号相反）。
在用单纯形法时每一步迭代可得到原始问题的可行解x0和对偶问题的补充解y0且cx0=y0b，若x0不是原始问题的最优解，y0就不是对偶问题的可行解。最后一步迭代得到原始问题的最优解x*和对偶问题的补充最优解y*，且cx*=y*b。y*是原始问题的影子价格。
对偶问题：每一个线性规划问题都伴随有另一个线性规划问题，称为对偶问题。原来的线性规划问题则称为原始线性规划问题，简称原始问题。对偶问题有许多重要的特征，它的变量能提供关于原始问题最优解的许多重要资料，有助于原始问题的求解和分析。
九、最优解与基最优解的关系？
可行解是满足约束条件的解，基本解对应基向量的非基变量为零，基解不一定为可行解，可行解也不一定为基解，既是可行解又是基本解的解是基本可行解，最优解是基本可行解中使目标函数达到最优的解。
在线性规划问题中，满足非负约束的基本解称为基本可行解或基本可行解。如果线性规划问题存在可行解，则必须存在一个基本可行解。
可行解是基本可行解的充要条件如下：非零分量对应的系数矩阵的列向量是线性无关的。基本可行解对应可行域中的极点，是有限的。如果存在一个有界最优解，至少有一个基本可行解是最优解。
十、高中线性规划最优解的表达方式？
可行解是满足约束条件的解，基本解对应基向量的非基变量为零，基解不一定为可行解，可行解也不一定为基解，既是可行解又是基本解的解是基本可行解，最优解是基本可行解中使目标函数达到最优的解。
在线性规划问题中，满足非负约束的基本解称为基本可行解或基本可行解。如果线性规划问题存在可行解，则必须存在一个基本可行解。
可行解是基本可行解的充要条件如下：非零分量对应的系数矩阵的列向量是线性无关的。基本可行解对应可行域中的极点，是有限的。如果存在一个有界最优解，至少有一个基本可行解是最优解。
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