稳定性和收敛性

用于解决线性规划问题的算法都被迫做出一个假设:系统的微小变化(例如，在障碍上迈出一小步)会导致解决方案的微小变化。如果这不是真的(由于条件不佳)，那么算法可能会在解空间中跳跃，很难收敛。

最后，改善问题几何形状的一种方法是适当缩放变量和约束，如在扩展节，和有界可行集合理的所有变量的范围。