在单纯形算法的有限主元规则中，Bland规则[10]因其简单而受到学术界特别关注。但与其它有限主元规则一样，该规则的实际计算效果很不理想。潘平奇教授在文[28]中指出，这个规则的缺点是它纯粹依赖于变量下标，而最优基本变量与其下标却并无必然联系．他提出了最优基的一个启发式特征刻划(最钝角原理)，并据此给出了不依赖于变量下标而依赖于其“主元标”的有限规则。不过其中所定义的主元标仅适用于只含不等式约束的线性规划问题。从求解标准线性规划问题考虑，文[35]用同样方式基于对偶问题来生成(对偶)主元标，然而其实际表现仍不十分理想。本文将基于目标函数梯度在约束矩阵零空间的正交投影定义新的主元标，以进一步提高求解标准线性规划问题的效率．数值试验表明，该规则的实际表现不仅明显优于Bland规则且也优于基于对偶主元标的规则．