原始-对偶方法的基本思想是为了得到原问题的基础容许解，常用的方法是首先在原问题中引入人工变量，将目标函数换成人工变量之和的负值；然后极大化目标函数，并将得到的最优基础容许解消去人工变量，此解即为原问题的基础容许解，如果对偶问题有容许解与原问题的基础容许解满足互补松弛条件，则原问题的基础容许解也就成为最优基础容许解。原始-对偶方法是求解线性规划的一种算法，指求解线性规划的一类特殊对偶型方法，其特殊性在于，它是以松弛互补性条件为基础去构造一个由原问题产生的限定问题，并通过求解此限定问题去改善解对原问题的可行性，这一过程含有单纯形法与对偶单纯形方法的思想，所以有此名。