线性规划问题的解有五种可能的情况。详情如下：
1、有唯一最优解：当线性规划问题有唯一最优解时，我们可以通过求解线性方程组或使用数值计算软件得到这个解。这个解是全局最优的，也是该问题所有可行解中最优的。
2、无有限最优解：当线性规划问题没有有限最优解时，意味着该问题没有满足所有约束条件的可行解。在这种情况下，我们需要重新考虑问题的约束条件或目标函数，或者将问题转化为其他形式进行求解。
3、无界解：当线性规划问题没有界时，意味着存在无数个可行解，并且所有这些解都使目标函数取得相同的值。这种情况通常是由于问题的约束条件过于宽松或不存在约束条件导致的。
4、矛盾解：当线性规划问题存在矛盾解时，意味着同时存在两个或多个可行解，但它们相互矛盾，不能同时成立。这种情况通常是由于问题的约束条件之间存在矛盾或目标函数与约束条件之间存在矛盾导致的。
5、无可行解：当线性规划问题没有可行解时，意味着不存在任何满足所有约束条件的解。这种情况通常是由于问题的约束条件过于严格或不存在满足约束条件的解导致的。
线性规划的概念
1、线性规划是数学优化技术中的一部分，它研究的是在线性约束条件下，如何达到线性目标函数的最优值。具体来说，线性规划问题可以描述为在一定条件限制下，求解一个线性目标函数的最优解。
2、这个目标函数通常表示为决策变量的线性组合，而约束条件则由决策变量的线性不等式或等式组成。线性规划问题具有决策变量之间存在线性关系。目标函数和约束条件都是线性的。求解目标是使得目标函数达到最优值。
3、线性规划问题在现实生活中有着广泛的应用，如资源分配、生产计划、运输问题等。通过线性规划方法，我们可以找到在给定条件下的最优解决方案，从而实现资源的最优配置和最大效益。
4、解决线性规划问题的基本步骤包括：定义问题、建立数学模型、求解最优解、分析结果和制定决策。其中，建立数学模型是关键步骤，它需要将实际问题转化为数学模型，并确定合适的变量和参数。求解最优解则可以通过各种数值计算软件或优化工具来实现。