Dinkelbach算法是一种用于求解线性规划问题的迭代算法，特别适用于具有分式目标函数的问题。该算法最初由Dinkelbach于1967年提出，用于解决二次规划问题。后来，它被推广应用于线性规划问题中。

下面是Dinkelbach算法的基本步骤：

1.     定义线性规划问题：将线性规划问题转化为标准形式，包括约束条件和目标函数。

2.     初始化：选择一个初始解作为迭代的起点。

3.     迭代求解：

•      计算当前解对应的目标函数值。

•      根据当前解计算一个分式项，通常为目标函数值的倒数。

•      将分式项作为权重，重新计算目标函数并求解线性规划问题，得到新的解。

•      如果新的解和当前解之间的目标函数值之差小于一定的阈值，或者达到预定的迭代次数，则停止迭代；否则，返回第2步继续迭代。

4.     输出结果：最终的解即为算法的输出。

Dinkelbach算法的关键思想是将原始线性规划问题转化为一个分式优化问题，并通过迭代的方式逐步优化目标函数的值。算法的收敛性和解的最优性与问题的具体形式和约束条件有关。

需要注意的是，Dinkelbach算法并非适用于所有的线性规划问题，而是针对特定形式的目标函数。在应用该算法时，需确保问题的目标函数具备所需的分式形式。