在数学优化领域，单纯形算法（Simplex Algorithm）是一种经典的解决线性规划问题的方法。它通过一系列迭代步骤，逐步接近最优解，最终找到目标函数的最大值或最小值。💡

首先，我们需要明确线性规划的基本结构：目标函数与约束条件。单纯形算法的核心在于从可行域的一个顶点出发，沿着边移动到另一个更优的顶点，直到找到全局最优解为止。🔍

实现这一过程的关键步骤包括构建初始基本可行解、选择入基变量和出基变量，以及更新表格。每一步都需仔细计算，确保不会偏离最优路径。🔄

为了帮助大家更好地理解，这里附上了一份简洁的Python代码示例👇：

```python

def simplex_method():

初始化参数

c = [2, 3] 目标函数系数

A = [[1, 1], [2, 1]] 约束矩阵

b = [4, 6] 资源向量

...

```

通过这段代码，你可以动手实践，亲身体验单纯形算法的魅力！💻🚀