对偶变量法是一种线性规划方法，其基本原理可以分为以下几点：
1. 目标函数：对偶变量法将线性规划问题的原始问题（称为原问题）转化为一个对偶问题，并通过求解对偶问题来得到原问题的最优解。在对偶问题中，目标函数与原问题不同，它直接关注约束条件，而非变量即目标值。
2. 松弛约束：当原问题的约束条件无法直接求解时，可以通过松弛约束来使问题可解，即放宽一些约束条件。这样就可以得到一个等价的问题，其解会和原问题的解相同。对偶变量法需要将松弛约束应用到对偶问题中。
3. 对应性：对于每个原问题都存在一个唯一的对偶问题，它们有相同的最优解且满足一定的对应关系。这个对应关系可以通过对偶问题中的乘法约束来表示。这意味着，在原问题中增加一些变量和约束条件，并进行一些简单的代数操作后，可以转化为对偶问题。
4. 最优性：对偶变量法的核心思想是利用最优性条件来求解原问题和对偶问题。最优性条件指的是：原问题的最优解要求满足对偶问题中的一组强对偶条件，反之亦然。这些条件保证了原问题和对偶问题的最优解总是相互匹配的。
通过利用上述原理，对偶变量法可以在解决线性规划问题时提高求解速度，同时也能提供更多的信息来帮助我们理解问题及其解。
