1 线性规划、单纯形法及其对偶(195)

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对偶单纯形法详解

列表求解如下：
CB
XB
0
y3
0
y4
0
y5
-Z
比
cj yj b
-3 -9 0 y1 y2 y3
00 y4 y5
-2
-1 -1 1 0 0
-3
-1 -4 0 1 0
-3
-1 -7 0 0 1
0
-3 -9 0 0 0
值 -3/-1 -9/-1 --- --- ---
CB
XB
-3 y1
0
y4
0
y5
-Z
比
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
谢谢观赏
MinW 2x1 3x2 4x3
s.t.
2xx112xx223xx33
3 4
x1, x2, x3 0
化为标准型 →
MaxZ 2x1 3x2 4x3
s.t.
2xx112xx223xx33xx45
3 4
x1, x2, x3, x4, x5 0
y1 y2 2
s.t.
y1 y1

4y2 7 y2

3 3
化为
y1 y2 y3 2
标准型
→
s.t.
y1 y1

4 7
y2 y2
y4 y5
3 3
y1 0, y2 0
y1,, y5 0
将三个等式约束两边分别乘以-1，然后
3、计算步骤：
①建立初始单纯形表，计算检验数行。
解答列≥0——已得最优解；检验数全部≤0 （非基变量检验数<0）
至少一个元素<0,转下步;
至少一个检验数>0

(完整版)对偶单纯形法详解

2.3 对偶单纯形法
一、什么是对偶单纯形法？
对偶单纯形法是应用对偶原理求解原始线性规划的一种方法——在原始问题的单纯形表格上进行对偶处理。
注意：不是解对偶问题的单纯形法！
二、对偶单纯形法的基本思想 1、对“单纯形法”求解过程认识的提升— —
从更高的层次理解单纯形法初始可行基（对应一个初始基本可行解）
3 4
x1, x2 , x3, x4, x5 0
以此形式进行列表求解，满足对偶单纯形法的基本条件，具体如下：
CB
XB
0
x4
0
x5
cj -2 -3 -4 0 0
xj b
x1 x2 x3 x4 x5
-3
-1 -2 -1 1 0
-4
-2 1 -3 0 1
-Z
0
-2 -3 -4 0 0
比
值 -2/-2 --- -4/-3 --- ---
2/5
11/5
-2 -3 -4 0 0 x1 x2 x3 x4 x5
0 1 -1/5 -2/5 1/5 1 0 7/5 -1/5 -2/5
cj-zj
0
0 0 -3/5 -8/5 -1/5
最优解: X*=（11/5，2/5, 0, 0, 0）T，
最优值: minW= -maxZ* = -[11/5×(-2)+2/5×(-3)]= 28/5
将三个等式约束两边分别乘以-1，然后
列表求解如下：
CB
XB
0
y3
0
y4
0
y5
-Z
比
cj yj b
-3 -9 0 y1 y2 y3
00 y4 y5
-2
-1 -1 1 0 0

第1章线性规划及对偶问题

s.t.
n j1
pj xj
j1
(或，）b
xj
0( j 1,2,L
, n)
（4）矩阵形式：
a1 j
pj
a2 j M
,
(
j
1,
2,L
,n)
a mj
b1
b
b
2
M
bm
M ax(M in)ZC X
x1
a11 a12 L a1n
AX (或，）b
s.t.
X 0
X
x
2
M
解:
MaxZ
(70,
65)
x1 x2
7 3
210
4
2
5
4
x1 x2
200
180
设: X (x1,x2)T
C(c1,c2)(70,65)
a11 a12 7 3
A a21
a22
4
5
a31 a32 2 4
b1 2 1 0
b
b
2
2
0
0
b3 1 8 0
M axZCX
x1
2 1
1 1
1 0
0
1
x2Biblioteka x310 8
x4
AX b
N
2 1 1 0 A 1 1 0 1
B
设:N12
1 1 1,B0
0 1
XN
x1 x2
,
XB
x3 x4
10 b8,CN(3,2),CB(0,0)
则 :A Xb (N ,B ) X X B N N X NB X Bb
MaxZCX
am1

运筹学02对偶理论1线性规划的对偶模型,对偶性质

(x1, x2, x3)T 0
从而对偶问题为
4 min w Yb ( y1, y2 ) 1 4 y1 y2
4 1 －1
YA ( y1, y2 ) 1 －7
5
(4 y1 y2, y1 7 y2， y1 5y2 ) (5, 2, 3)
min Z 4 y1 y2
4 y1 y2 5
min
w
6 y1
8y2
10 y3
约束, 即
5yy1175yy22
y3 3 y3
4
3
yi 0, i 1,2,3
3.1 线性规划的对偶模型 Dual model of LP
线性规划问题的规范形式(Canonical Form 或叫对称形式) ：定义：
目标函数求极大值时，所有约束条件为≤号，变量非负；目标函数求极小值时，所有约束条件为≥号，变量非负。
【例3.2】写出下列线性规划的对偶问题
max Z (5, 2,3)(x1, x2, x3)T
max Z 5x1 2x2 3x3
4x1x1 7
x2 x2
x3 4 5x3 1
x1, x2, x3 0
【解】设Y=(y1，y2 )，则有
4
1
1 7
1
5
x1 x2 x3
4 1
y1y1 7
y2 2 5 y2 3
y1 0, y2 0
3.1 线性规划的对偶模型 Dual model of LP
【例3.3】写出下列线性规划的对偶问题
max Z 4x1 3x2
5x1 x2 6 7x1x1 35x2x2108 x1 0, x2 0
【解】该线性规划的对偶问题是求最小值，有三个变量且非负, 有两个“ ≥”

应用运筹学基础：线性规划（4）-对偶与对偶单纯形法

应⽤运筹学基础：线性规划（4）-对偶与对偶单纯形法这⼀节课讲解了线性规划的对偶问题及其性质。

引⼊对偶问题考虑⼀个线性规划问题：$$\begin{matrix}\max\limits_x & 4x_1 + 3x_2 \\ \text{s.t.} & 2x_1 + 3x_2 \le 24 \\ & 5x_1 + 2x_2 \le 26 \\ & x \ge0\end{matrix}$$ 我们可以把这个问题看作⼀个⽣产模型：⼀份产品 A 可以获利 4 单位价格，⽣产⼀份需要 2 单位原料 C 和 5 单位原料 D；⼀份产品 B 可以获利 3 单位价格，⽣产⼀份需要 3 单位原料 C 和 2 单位原料 D。

现有 24 单位原料 C，26 单位原料 D，问如何分配⽣产⽅式才能让获利最⼤。

但假如现在我们不⽣产产品，⽽是要把原料都卖掉。

设 1 单位原料 C 的价格为 $y_1$，1 单位原料 D 的价格为 $y_2$，每种原料制定怎样的价格才合理呢？⾸先，原料的价格应该不低于产出的产品价格（不然还不如⾃⼰⽣产...），所以我们有如下限制：$$2y_1 + 5y_2 \ge 4 \\ 3y_1 + 2y_2 \ge3$$ 当然也不能漫天要价（也要保护消费者利益嘛- -），所以我们制定如下⽬标函数：$$\min_y \quad 24y_1 + 26y_2$$ 合起来就是下⾯这个线性规划问题：$$\begin{matrix} \min\limits_y & 24y_1 + 26y_2 \\ \text{s.t.} & 2y_1 + 5y_2 \ge 4 \\ & 3y_1 + 2y_2 \ge 3 \\ & y \ge 0\end{matrix}$$ 这个问题就是原问题的对偶问题。

对偶问题对于⼀个线性规划问题（称为原问题，primal，记为 P） $$\begin{matrix} \max\limits_x & c^Tx \\ \text{s.t.} & Ax \le b \\ & x \ge 0\end{matrix}$$ 我们定义它的对偶问题（dual，记为 D）为 $$\begin{matrix} \min\limits_x & b^Ty \\ \text{s.t.} & A^Ty \ge c \\ & y \ge 0\end{matrix}$$ 这⾥的对偶变量 $y$，可以看作是对原问题的每个限制，都⽤⼀个变量来表⽰。

线性规划教学大纲

《线性规划》教学大纲课程简介：线性规划是数学教育本科专业必修的一门主要专业基础课，它是近六十年来才逐步发展起来的一门新兴的数学课程，具有广泛的应用背景。

目前，线性规划已广泛应用于工业、农业、商业、国防、交通运输、能源、水利、经济、管理决策等众多领域，它可以解决各行业中的最优计划、最优分配、最优管理、最优决策等最优问题。

通过本课程的学习，使学生掌握线性规划的主要模型、基本理论、主要算法和实际应用，学会解决线性规划模型的求解问题、线性规划对偶理论、运输问题、分配问题等，从而为学生今后进一步深造打基础以及提高学生运用所学知识解决实际问题的能力。

一、教学目标1、知识水平教学目标线性规划课程的教学，应使学生系统掌握线性规划基本模型的功能和特点，熟悉其建模条件、步骤及相应的技巧，能根据实际背景抽象出适当的线性规划模型，着重掌握线性规划基本模型的建立、求解方法以及基本原理，并为学习其他应用数学课程如运筹学打下基础。

2、能力培养目标通过线性规划课程教学,应注意培养学生以下能力：（1）掌握线性规划的基本概念、基本定理与分析方法，掌握线性规划的主要模型；（2）掌握线性规划基本模型的功能和特点，熟悉其建模条件、步骤及相应的技巧，能根据实际背景抽象出适当的线性规划模型；（3）熟练掌握各种模型特别是确定性模型的求解方法，并能对求解结果作简单分析。

（4）掌握与基本模型有关的基本概念及基本原理，做到思路清晰、概念明确；（5）具有初步运用线性规划的思想和方法，去分析解决实际问题的能力和创新思维与应用的能力。

3、素质培养目标通过线性规划课程教学,应注重培养学生以下素质：培养学生利用数学知识及相关专业知识建立数学模型分析、解决实际问题的能力，并从中培养和提高学生的创新意识、创新能力及综合应用能力。

二、教学重点与难点1、教学重点：线性规划的基本模型、基本理论、基本方法。

2、教学难点：线性规划单纯形法、对偶问题、灵敏度分析、平衡运输问题的表上作业法、分配问题等。

线性规划及其对偶问题

X
X X
B N
B
N
X X
B N
b
BX B NX N b
BX B b NX N
X B B1b B1NX N
X
X X
B N
X
B
1b
B1 XN
NX
N
令 XN 0
则
X
B 1b 0
定义在约束方程组(2) 中，对于一个选定的基B，令所有的非基变量为零得到的解，称为相应于基B的基本解。
29
定义在基本解中，若该基本解满足非负约束，
11
2 线性规划问题的图解法
MaxMin Z CX
1
s.t
AX , b
X 0
2
定义1：满足约束(2)的X=(X1 …Xn)T称为线性规划问题的可行解，全部可行解的集合称为可行域。
定义2：满足(1)的可行解称为线性规划问题的最优解。
12
例1 Max Z=40X1+ 50X2
X1+2X2 30 s.t 3X1+2X2 60
X=
X1 =
6
15
+(1- )
X2
12
7.5
X1 =6 +(1- )·15
X2=12+(1- )·7.5
X1 =15-9 X2 =7.5+4.5 (0 1)
18
例3、 Max Z=2X1+ 4X2 X2
2X1+X2 8 8
s.t -2X1+X2 2
X1 , X2 0
6
4
无有限最优解
2
X1 0
36
20
解设办公建筑和工业厂房各承揽ｘ１、ｘ２万ｍ２。根据题意 max Z＝36x1＋20x2

运筹学第1章

（第三版）《运筹学》教材编写组编清华大学出版社运筹学第1章线性规划与单纯形法第1节线性规划问题及其数学模型二.线性规划与目标规划第1章线性规划与单纯形法第2章对偶理论与灵敏度分析第3章运输问题第4章目标规划第1章线性规划与单纯形法第1节线性规划问题及其数学模型第2节线性规划问题的几何意义第3节单纯形法第4节单纯形法的计算步骤第5节单纯形法的进一步讨论第6节应用举例第1节线性规划问题及其数学模型•1.1 问题的提出•1.2 图解法•1.3 线性规划问题的标准形式•1.4 线性规划问题的解的概念第1节线性规划问题及其数学模型线性规划是运筹学的一个重要分支。

线性规划在理论上比较成熟，在实用中的应用日益广泛与深入。

特别是在电子计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了。

从解决技术问题的最优化设计到工业、农业、商业、交通运输业、军事、经济计划和管理决策等领域都可以发挥作用。

它已是现代科学管理的重要手段之一。

解线性规划问题的方法有多种，以下仅介绍单纯形法。

1.1 问题的提出从一个简化的生产计划安排问题开始例1某工厂在计划期内要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，如表1-1所示。

资源产品ⅠⅡ拥有量设备 1 2 8台时原材料A40 16kg原材料B0 4 12kg续例1该工厂•每生产一件产品Ⅰ可获利2元，•每生产一件产品Ⅱ可获利3元，•问应如何安排计划使该工厂获利最多?如何用数学关系式描述这问题，必须考虑称它们为决策变量。

产品的数量，分别表示计划生产设II I,,21x x ∙12416482212121≤≤≤+∙x ;x ;x x ,x ,x 这是约束条件。

即有量的限制的数量多少，受资源拥生产021≥∙x ,x ,即生产的产品不能是负值这是目标。

最大如何安排生产，使利润,∙数学模型⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤++=0124164823221212121x ,x x x x x :x x z max 约束条件目标函数例2. 简化的环境保护问题靠近某河流有两个化工厂(见图1-1)，流经第一化工厂的河流流量为每天500万立方米，在两个工厂之间有一条流量为每天200万立方米的支流。

用对偶单纯形法求对偶问题的最优解

用对偶单纯形法求对偶问题的最优解(共7页)-本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-用对偶单纯形法求对偶问题的最优解摘要：在线性规划的应用中，人们发现一个线性规划问题往往伴随着与之配对的另一个线性规划问题.将其中一个称为原问题，另一个称为对偶问题.对偶理论深刻揭示了原问题与对偶问题的内在联系.由对偶问题引申出来的对偶解有着重要的经济意义.本文主要介绍了对偶问题的基本形式以及用对偶单纯形法求解对偶问题的最优解.关键词：线性规划；对偶问题；对偶单纯形Using Dual Simplex Method To Get The Optimal Solution Of TheDual ProblemAbstract：In the application of the linear programming， people find that a linear programming problem is often accompanied by another paired linear programming problem. One is called original problem. Another is called the dual problem. Duality theory reveals the internal relationsbetween the dual problem and the original problem. The solution of the dual problem is of a great economic significance. In this paper，we mainly discuss the basic form of the dual problem and how to use dual simplex method to get the optimal solution of the dual problem. Key words: linear programming；dual problem；dual simplex method1 引言首先我们先引出什么是线性规划中的对偶问题.任何一个求极大化的线性规划问题都有一个求极小化的线性规划问题与之对应，反之亦然，如果我们把其中一个叫原问题，则另一个就叫做它的对偶问题，并称这一对互相联系的两个问题为一对对偶问题.每个线性规划都有另一个线性规划(对偶问题)与它密切相关，对偶理论揭示了原问题与对偶问题的内在联系.下面将讨论线性规划的对偶问题的基本形式以及用对偶单纯形法求最优解.在一定条件下，对偶单纯形法与原始单纯形法相比有着显著的优点.2 对偶问题的形式对偶问题的形式主要包括对称形对偶问题[]3和非对称性对偶问题.对称形对偶问题设原线性规划问题为Max1122...n nZ c x c x c x =+++()11112211211222221122...............0.1,2,...,n n n n m m mn n nj a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x bx j n +++≤⎧⎪+++≤⎪⎪⎨⎪+++≤⎪≥=⎪⎩（）则称下列线性规划问题 Max 1122...m m W b y b y b y =+++()11112211211222221122...............0.1,2,...,n n n n m m mn n nj a y a y a y c a y a y a y c a y a y a y cy j m +++≤⎧⎪+++≤⎪⎪⎨⎪+++≤⎪≥=⎪⎩（）为其对偶问题，其中(1,2,...,)i y i m =称其为对偶变量，并称（）和（）式为一对对称型对偶问题.原始对偶问题（）和对偶问题（）之间的对应关系可以用表2-1表示.这个表从横向看是原始问题，从纵向看使对偶问题.用矩阵符号表示原始问题（）和对偶问题（）为 CX Z =max原问题 ⎩⎨⎧≥≤0X b AX （）Yb W =min对偶问题 ⎩⎨⎧≥≤0Y C YA （）其中()12,,...,m Y y y y =是一个行向量. 非对称对偶问题线性规划有时以非对称形式出现，那么如何从原始问题写出它的对偶问题，我们从一个具体的例子来说明这种非对称形式的线性规划问题的对偶问题的建立方法.例1 写出下列原始问题的对偶问题43214765max x x x x Z ++-=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≥-≥++--≤-+--=--+)4,3,2,1(032417281473672432143214321j x x x x x x x x x x x x x j解：第一约束不等式等价与下面两个不等式约束724321-≤--+x x x x 724321≤++--x x x x 第二个约束不等式照写147364321≤-+-x x x x 第三个不等式变成32417284321≤--+x x x x以 121123,,,y y y y 分别表示这四个不等式约束对应的对偶变量，则对偶问题为 32211131477min y y y y W +++-= ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≥--+-≥-++--≥+--≥++-0,,,427746173225286322111322111322111322111322111y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y令 12111y y y =-，则上式的对偶问题变为：3213147min y y y W ++-=12312312312323162852317647724,0,y y y y y y y y y y y y y y y ++≥⎧⎪-+≥-⎪⎪-+-≥⎨⎪---≥⎪≥⎪⎩无符号限制一般可以证明，若原问题中的某个变量无非负限制，则对偶问题中的相应约束为等式. 3 对偶单纯形法对偶问题求解具有重要的意义，有多种方法解决对偶问题.下面介绍用对偶单纯形法来解决线性规划的对偶问题.先介绍以下几个线性规划的基本概念[]6：基：已知A 是约束条件的m n ⨯系数矩阵，其秩为m .若B 是A 中m m ⨯阶非奇异子矩阵（即可逆矩阵），则称B 是线性规划问题中的一个基.基向量：基B 中的一列即称为一个基向量.基B 中共有m 个基向量. 非基向量：在A 中除了基B 之外的一列则称之为基B 的非基向量. 基变量：与基向量相应的变量叫基变量，基变量有m 个.非基变量：与非基向量相应的变量叫非基变量，非基变量有n m -个. 由线性代数的知识知道，如果我们在约束方程组系数矩阵中找到一个基，令这个基的非基变量为零，再求解这个m 元线性方程组就可得到唯一的解了，这个解我们称之为线性规划的基本解.首先重新回顾一下单纯形法的基本思想，其迭代的基本思路是：先找出一个基可行解，判断其是否为最优解，如果不是，则转换到另一更优的基可行解，并使目标函数值不断优化，直到找到最优解为止.我们可以用另一种思路，使在单纯形法每次迭代的基本解都满足最优检验，但不一定满足非负约束，迭代时使不满足非负约束的变量个数逐步减少.当全部基变量都满足非负约束条件时，就得到了最优解，这种算法就是对偶单纯形法.因此，单纯形法是从一个可行解通过迭代转到另一个可行解，直到检验数满足最优条件为止.对偶单纯形法是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索出最优解.在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性，而使不可行性逐步消失.现把对偶单纯形法的基本步骤总结如下[3]:第一，把所给的线性规划问题转化为标准型；第二，找出一个初始正则基0B ，要求对应的单纯形表中的全部检验数0j σ≤，但“右边”列中允许有负数；第三，若“右边”列中各数均非负，则0B 已是最优基，于是，已求得最优解，计算终止.否则转为第四步；第四，换基：“右边”列中取值最小（即负的最多）的数所对应的变量为出基变量.计算最小比值θ.最小比值出现在末列，则该列所对应的变量即为进基变量，换基后得新基1B ，以出基变量的行和进基变量列交点处的元素为主元进行单纯形迭代，再转入第三步.下面用一个例子具体说明用对偶单纯形法求线性规划问题最优解的步骤：例1 求解线性规划问题 min 12315511W y y y =++;1231231233225524,,0y y y y y y y y y ++≥⎧⎪++≥⎨⎪≥⎩添加松弛变量以后的标准型 min 12315511W y y y =++12341235123453225524,,,,0y y y y y y y y y y y y y ++-=⎧⎪++-=⎨⎪≥⎩ 将每个等式两边乘以-1，则上述问题转化为 min 12315511W y y y =++;12341235123453225524,,,,0y y y y y y y y y y y y y ---+=-⎧⎪---+=-⎨⎪≥⎩如果取()045,B Y y y =作为初试基变量，有如下初试单纯形表（表）由此可见，两个基变量45,y y 均取负值，所以，0B 所确定的基本解不是基可行解，从而也就不能用单纯形法求解.下面我们用一种新的方法对偶单纯形法求解此题，并通过例题来说明方法步骤.对偶单纯形法的基本思想：是保证检验数行全部非正的条件下，逐步使得“右边”一列各数变成非负.一旦“右边”一列各数均满足了非负条件（即可行性条件），则就获得最优解.现在，0B 不是可行基（称为正则基），为保证上述方法的实现，可按下面的方法确定出基变量和进基变量.出基变量的确定可以取任意一个具有负值的基变量（一般可取最小的）为出基变量.在上例中，两个基变量()45,y y 都取负值，且45y =-最小，故 4y 为出基变量.现在考虑出基变量所对应的负所有元素 0ij a <，对每个这样的元素作比值jija σ'，令 30min 0j ij j n ij ija a a σσθ≤≤⎧⎫⎪⎪'=≤=⎨⎬''⎪⎪⎩⎭ （）则 3x 为进基变量.在表2-4中，基变量 4y 所在的行有三个ij a '取负值，其值分别为-3，-2，-2.它们对应的检验数分别为-15，-5，-11. 于是212155115min ,,3222a σθ---⎧⎫===⎨⎬---⎩⎭ 由此可知， 2y 为进基变量.主元素为 2ija '=-，对表2-1进行一次迭代便得表2-2，在表2-2的（1）中，基变量 3y 所取之值 2302b '=-<，故 3y 为出基变量.又21215561522min ,,711722a σθ⎧⎫--⎪⎪-===⎨⎬'-⎪⎪--⎩⎭故 3y 是进基变量；，主元为 2172a '=-.对（1）再作单纯形变换，得表3-1之（2）.由于它的“右边”已列出全部非负，故它就是最优表.最优解为：137y '=，2137y '=， 3450y y y '''===；最优值 1107w '=.然而在有些问题中，我们很容易找到初始基本解，因此使用对偶单纯形法求解线性规划问题是有一定条件的，其条件是：(1) 单纯形表的b列中至少有一个负数.(2) 单纯形表中的基本解都满足最优性检验.对偶单纯形法与原始单纯形法相比有两个显著的优点：(1) 初始解可以是不可行解，当检验数都非正时，即可进行基的变换，这时不需要引入人工变量，因此简化了计算.(2) 对于变量个数多于约束方程个数的线性规划问题，采用对偶单纯形法计算量较少.因此对于变量较少、约束较多的线性规划问题，可以先将其转化为对偶问题，然后用对偶单纯形法求解.对变量多于约束条件的线性规划问题，用对偶单纯形法进行计算可以减少计算的工作量.因此对变量较少，而约束条件很多的线性规划问题，可先将此问题转化为对偶问题，然后用对偶单纯形法求解.用对偶单纯形法求解线性规划问题的标准型，要求初始单纯形表检验数行的检验数必须全部非正，若不能满足这一条件，则不能运用对偶单纯形法求解.对偶单纯形法的局限性主要是，对大多数线性规划问题来说，很难找到一个初始可行基，因此这种方法在求解线性规划问题时，很少单独应用.参考文献：[1] 吴祈宗．运筹学学习指导及习题集[M] ．北京：机械工业出版社，2006．[2] 孙君曼，冯巧玲，孙慧君，等．线性规划中原问题与对偶问题转化方法探讨[J]．郑州:工业学院学报（自然科学版），2001，16(2):44~46．[3] 何坚勇．运筹学基础．北京：清华大学出版社，2000．[4] 周汉良，范玉妹. 数学规划及其应用．北京：冶金工业出版社．[5] 陈宝林．最优化理论与算法(第二版) ．北京：清华大学出版社，2005．[6] 张建中，许绍吉. 线性规划. 北京：科学出版社，1999.[7] 姚恩瑜，何勇，陈仕平．数学规划与组合优化．杭州：浙江大学出版社，2001．[8] 卢开澄．组合数学算法与分析．清华大学出版社， 1982．[9] Even． Shimon． Algzithmic Combinatorial． The Macmillan Company， New York， 1973．[10] J．P．Tremblay， R．Manohar．Discrete Mathematical Structures with Applications to Computer Science， 1980．[11] 李修睦．图论．华中工学院出版社， 1982．[12] Pranava R G．Essays on optimization and incentive contracts[C]．Massachusetts Institute of Technology， Sloan School of Management: Operations Research Center， 2007: 57- 65．[13] Schechter，M．A Subgradient Duality Theorem，J．Math Anal Appl．，61(1977)，850-855．[14] Maxims S A． Note on maximizing a submodular set function subject to knap sack constraint[J]． Operations Research Letters，2004， 32 (5) : 41 - 43．[15] Schechter，M．More on Subgradient Duality，J．，71(1979)，251-262．[16] Nemhauser GL， Wolsey L A， Fisher M L．An analysis of approximations formaximizing submodular set functionsII[J]．Math．Prog．Study， 1978， 8: 73 - 87．[17] SviridenkoM．A note on maximizing a submodular set function subject to knap sack contraint[J]．Operations Research Letters，2004， 32: 41 - 43．[18] 卢开澄．图论及其应用．北京：清华大学出版社，1981．[19] 张干宗．线性规划（第二版）．武汉：武汉大学出版社，2007．[20] 周维，杨鹏飞．运筹学．北京：科学出版社，2008．[21] 宁宣熙．运筹学实用教程（第二版）．北京：科学出版社发行处，2009．。

线性规划对偶

4
一、线性规划对偶问题
max Z = 56x1 + 30x2 ? Z (56 30)骣 ççç桫xx12÷÷÷= Cx
s.t
ìïïïíïïïïî
4x1 + 2x1 + x1, x2
3x2 ? 120 x2 ＾50 ³0
骣珑珑珑桫42 13鼢鼢鼢骣 ççç桫xx12÷÷÷＃骣桫15200
3
一、线性规划对偶问题
现在从另一角度来考虑该车间的生产问题。
例1. 假若有一个个体经营者，手中有一批木器家具的生产订单。他想利用该木器车间的木工与油漆工来加工完成他的订单。他就事先要考虑付给该车间每个工时的价格。他可以构造一个数学模型来研究如何定价才能既使木器车间觉得有利可图而愿意替他加工这批订单，又使自己所付的工时费用总数最小。
5
一、线性规划对偶问题
例2:某工厂拥有A、B、C三种类型的设备，生产甲、乙两种产品。每件产品在生产中需要占用的设备机时数，每件产品可以获得的利润以及三种设备可利用的时数如下表所示。求获最大利润的方案。
设备A
产品甲 3
产品乙 2
设备能力（h）
65
设备B
2
1
40
设备C
0
3
75
利润（元/件）
1500
研究生课程《工程数学》之“最优化方法”
第一章线性规划
第三节线性规划的对偶理论
第三节线性规划的对偶理论
本节内容重点：一、线性规划的对偶问题概念、理论二、线性规划的对偶单纯形法三、线性规划的灵敏度分析
2
一、线性规划对偶问题
1. 对偶问题
一个简单的例子：
某家具厂木器车间生产木门与木窗两种产品。加工木门收入为56 元/扇、加工木窗收入为30元/扇。生产一扇木门需要木工4小时、油漆工2小时；生产一扇木窗需要木工3小时、油漆工1小时。该车间每日可用木工总工时为120小时，油漆工总工时为50小时，问该车间如何安排生产才能使每日收入最大？

线性规划及单纯形法详解演示文稿

收集数据和建立模型
求解模型和优化方案
检验模型和评价方案
方案实施和不断改进
制定决策
第1章线性规划与单纯形法
运筹学的一个主要的分支是数学规划。
数学规划研究：在一些给定的条件（约束条件）下，求所考察函数（目标函数）在某种意义下的极值（极小或极大）问题。例如：在经济决策中，经常会遇到诸如在有限的资源（人、原材料、资金等）情况下，如何合理安排生产，使效益达到最大；或者给定具体的任务，如何统筹安排现有资源，能够完成给定的任务，使花费最小这类问题。在这章，我们重点介绍的是应用最为广泛的线性规划问题。
自己动手试一试【解】两种新产品的有关数据如表：
车间
1 2 3
单位利润（元）
单位产品的生产时间（小时）
门
窗
1
0
0
2
3
2
每周可获得的生产时间（小时）
4 12 18
300
500
自己动手试一试【解】设x1为每周门的产量（扇），x2为每周窗的产量（扇）。线性规划模型如下：
maxz 300x1 500x2
仅仅生产II产品，设备的生产能力还有剩余。结论是两种产品都要进行生产。（4）两种产品的产量会受到什么限制条件呢？各种设备的生产能力，即占用各种设备的工时。（5）要决策的问题是：I产品生产多少？II产品生产多少？才能实现利润最大化呢？
一、线性规划模型实例（问题的提出）
按工艺资料规定，
生产例每1件-产1【品解I需】占：用各设备分别为2、1、4、0h；
二、线性规划问题的数据模型
1、线性规划模型的一般表达形式（1）一般形式
min或（max）z c1x1 c2 x2 ... cn xn a11x1 a12 x2 ... a1n xn (, )b1

李瑞丽(运筹学实习报告)

满足：
x1 + x4 = 3000
x2 + x5 - x1（1+20%）= 0
x3 + x6 - x2（1+20%）- x4（1+50%）= 0
x4<=2000
x5<=1500
x6<=1000
x1，x2，x3，x4，x5，x6>=0
(5)经过计算，可以得到：（单位：万元）
第 1 年：x1=1250 x4=1750
解：用决策树求解，采用第三种方案，新建一个小工厂，2 年后扩建，损益值为
112 元。
10．线性规划问题
10 某市今年要兴建大量住宅,已知有三种住宅体系可以大量兴建，各体系资源用量及今年供应量见下表：
资源住宅体系
砖混住宅壁板住宅
造价 (元/m2)
105 135
钢材 (公斤 /1m22)
30
水泥
x2 + x5 = x1（1+20%）
第 3 年：项目Ⅰ在第 2 年的投资在第 2 年年末收回；项目Ⅱ在第 1 年的投资在第
2 年年末收回；所以有：
x3 + x6 =x2（1+20%） + x4（1+50%）
(2)此外，由于项目Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ的投资有限的规定，即：
x4<=2000
x5<=1500
x6<=1000
解：建模：
解：设用 A1 设备生产 x1 件Ⅰ产品、x2 件Ⅱ产品；用 A2 设备生产 x3 件Ⅰ产品、 x4 件Ⅱ产品、x5 件Ⅲ产品；用 B1 设备生产 x6 件Ⅰ产品、x7 件Ⅱ产品；用 B2 设备生产 x8 件Ⅰ产品、x9 件Ⅲ产品；用 B3 设备生产 x10 件Ⅰ产品。建立以下模型： MaxZ=0.75x1 + 1.5x2 + 0.7753x3 + 1.3611x4 + 1.9148x5‐0.375x6‐0.5x7 ‐0.4474x8‐1.2304x9‐0.35x10

管理运筹学易错判断题整理

主要内容： 1 存储费 2 订货费 3 生产成本 4.缺货成本 5 订货提前期 6 订货点 7 （s,S）型存储 2 确定性存储的4种形式，要会画图。判断题： 1 在其他费用不变的情况下，随着单位缺货费的增加，最优订货批量将相应减少。× 2 其他费用不变，订货费用的增加将导致订货批量的减少。 × 3 在需求量为常数，订货提前期为0的经济订货批量存储模型中， 4 最优订货批量随一次订货费的增大而增大，随存储费用的增加而减小。 √
× 5 如果运输问题或者转运问题模型中，Cij 都是产地i到销地j的最小运输费用，则运输问题同转运问题将得到相同的最优解。
√
第三章：目标规划
主要内容： 1 描述目标规划建模的思路以及他的数学模型同一般线性数学模型的相同和不同点。 2 解释下列变量：1正负偏差变量 2绝对约束和目标约束 3 优先因子与权系数。 3 目标规划图解法的步骤。 4 目标规划目标函数特点。判断题： 1 目标规划模型中，可以不含有绝对约束但是必须含有目标约束。
第一章：线性规划及单纯形法
2.1单纯形法和两阶段法大M法主要内容
1 线性规划数学模型的结构及各要素的特征。 2 求解线性规划时可能出现哪几种结果。 3 叙述线性规划问题的可行解、基解、基可行解、最优解的概念及上述解之间的关系。
4 单纯性法的计算步骤，如何在单纯性表中判别问题是具有唯一最优解、无穷多最优解、无界解。
√ 4 动态规划的基本方程保证各阶段内决策的独立进行，可以不考虑这之前和之后决策的如何进行。
√
第六章：网络规划
主要内容：
6.1 1 通常用G=（v,e）表示一个图，试描述符号V,E及表达式的含义。 2 解释下列名词，说明区别。1 端点，相邻，关联边， 2 环，多重边，简单图 3链，初等链 4. 圈，初等圈，简单圈。 5.回路，初等路6.节点的次，悬挂点，悬挂边，孤立点 7. 连通图，连通分图，支撑子图8. 有向图，基础图，赋权图 3 描述树，图的支撑树，最小支撑树的概念。 4 描述Dijkstra算法的基本思想和步骤。 5 最大流问题是线性规划问题，说明其线性形式。 6 什么是增光链，为什么不存在关于可行流f的增广链，就是最大流。 7截集，截量以及最大流最小截量定理。 8 最小费用最大流的概念。

数学建模按算法法分类知识点梳理

数学建模按算法法分类知识点梳理一、线性规划算法相关知识点。

1. 基本概念。

- 线性规划问题是在一组线性约束条件下，求线性目标函数的最优值问题。

例如，目标函数z = ax+by（a、b为常数），约束条件可能是mx + ny≤slant c、px+qy≥slant d等形式的线性不等式组（m、n、p、q、c、d为常数）。

- 可行解：满足所有约束条件的解(x,y)称为可行解，所有可行解构成的集合称为可行域。

2. 求解方法。

- 单纯形法：这是求解线性规划问题的经典算法。

它从可行域的一个顶点（基本可行解）开始，沿着可行域的边界移动到另一个顶点，使得目标函数值不断优化，直到找到最优解。

在人教版教材中，会详细介绍单纯形表的构造和迭代步骤。

- 对偶理论：每一个线性规划问题都有一个与之对应的对偶问题。

原问题与对偶问题之间存在着许多重要的关系，例如对偶定理（若原问题有最优解，则对偶问题也有最优解，且目标函数值相等）。

利用对偶理论可以简化线性规划问题的求解，或者从不同角度分析问题的性质。

3. 在数学建模中的应用示例。

- 生产计划安排问题：某工厂生产两种产品A和B，生产A产品每单位需要m_1小时的劳动力和n_1单位的原材料，生产B产品每单位需要m_2小时的劳动力和n_2单位的原材料。

已知劳动力总工时为T小时，原材料总量为S单位，A产品单位利润为p_1，B产品单位利润为p_2。

求如何安排生产A和B的数量，使得利润最大。

可以设x为A产品的产量，y为B产品的产量，建立线性规划模型求解。

二、非线性规划算法相关知识点。

- 非线性规划问题是目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的规划问题。

例如目标函数z = f(x,y)，其中f(x,y)是一个非线性函数，如f(x,y)=x^2+y^2+xy，约束条件可能也包含非线性函数，如g(x,y)=x^3+y^3- 1≤slant0。

2. 求解方法。

- 梯度下降法：对于无约束的非线性规划问题，梯度下降法是一种常用的迭代算法。

线性规划的对偶与对偶单纯形法

反之如果约束条件取严格不等式，
则其对应的对偶变量一定为零。即
ˆ 如果yi 0，则 aij x j bi ˆ
j 1 n
ˆ 如果 aij x j bi，则 yi 0 ˆ
j 1
n
例2 给定线性规划问题 1 3 x2 x3 min 2 x s.t . 1 3 x2 x3 1 3x x1 2 x2 x3 2 x1 , x2 , x3 0
（3）强对偶性（最优解的目标函数之间的关系）如果原问题有最优解，则其对偶问题也一定有最优解，且两者的最优目标函数值相等
设X*、Y*分别是原始问题和对偶问题的最优解 f=CTX*=Y*TAX*=Y*Tb=z
(4) 互补松弛性
在线性规划问题的最优解中，
如果对应某一约束条件的对偶变量值为非零，
则该约束条件取严格等式；
练
习
P74 2.2 2.3 2.4~2.6（对偶的性质）
练习已知线性规划问题

min 2 x1 3 x2 5 x3 2 x4 3 x5 s.t . x1 x2 2 x3 x4 3 x5 4 1 x2 3 x3 x4 x5 3 2x x j 0, j 1, 2, , 5
对偶问题对应表
原问题（对偶问题）目标函数min 约束条件： m个
第i个约束类型为“≥” 第i个约束类型为“≤” 第i个约束类型为“＝”
对偶问题（原问题）目标函数max 变量数： m个
第i个变量≥0 第i个变量≤0 第i个变量是自由变量
变量数：n个
第j个变量≤ 0 第j个变量≥ 0 第j个变量是自由变量
0
a1n x1 b1 a2 n x2 b2 amn xn bm

运筹学第4章单纯形法的对偶问题

管理运筹学
3
§1 线性规划的对偶问题
如果我们把求目标函数最大值的线性规划问题看成原问题，则把求目标函数最小值的线性规划问题看成对偶问题。下面来研究这两个问题在数学模型上的关系。
1 求目标函数最大值的线性规划问题中有n 个变量 m个约束条件，它的约束条件都是小于等于不等式。而其对偶则是求目标函数为最小值的线性规划问题，有m个变量n个约束条件，其约束条件都为大于等于不等式。
5x1 3x2 x3 200
管理运筹学
10
§1 线性规划的对偶问题
通过上面的一些变换，我们得到了一个和原线性规划等价的线性规划问题：
max z 3x1 4x2 6x3
s.t. 2x1 3x2 6x3 440,
6x1 4x2 x3 100, 5x1 3x2 x3 200 5x1 3x2 x3 200 x1, x2 , x3 0
进一步，我们可以令y3

y
' 3

y
'' 3
，这时当
y
' 3

y
'' 3
时，y

0，当
y
' 3

y
'' 3
时， y3 0 。这也就是说，尽管
y
' 3
,
y
'' 3

0,
但 y3 的取值可以为正，可以为0，
可以为负，即 y3 没有非负限制。
这样我们把原规划的对偶问题化为
min f 440 y1 100 y2 200 y3
这样第二个约束条件也就符合要求。对于第三个约束条件，我们可以用小于等于和大于等于两个约束条件来替代它。即有

对偶单纯形法(经典运筹学)

基本解 X 0， 0， 3 ， 6， 3
X1 X2 X3 X4 X5 检 X3 -2 -1 0 -3 -1 1 0 0 0 0 Z -3
X4
X5
-4 -3 0
1 2 0
1
0
0
1
-6
3
不可行
即max Z 2 x1 x2
3 3x1 x 2 x3 4 x 3x x4 6 1 2 s.t x5 3 x1 2 x 2 x1 , x 2 , x3 , x 4 , x5 0
-1/3 0 -1/3 0 2/3 1
X 3 X4 X5 0 -3/5 -2/5 Z+12/5 1 -1 -1 0
X2 0 X1 1
1 0
0 0
1/5 4/5 6/5 -2/5 -3/5 3/5
3 6 最优解X （，， 0， 0， 0 ） 5 5 最优值Z 12 5
则取xi0 为入基变量
1
1
令X N 0 得X B B b 0 得基本可行解 X 1 B b,0
1
1

1 、若所有的检验数 CN B 1 N 0 , 则X 1为最优解
2、检验数 C N C B B 1 N中存在一个分量 0, 且该分量对应的列向量中所有的分量 0, 则目标函数值在可行解域内无上界
1、确定出基变量：设br =min{bi | bi <0} 则取br所在行的基变量为出基变量即取X4为出基变量 2、确定入基变量：原则：保持检验行系数≤0
i i0 设 min | a ri 0 a ri a ri 0
1 21 3
X1 检 -2/3 X3 -5/3 X2 4/3 X5 -5/3 X1 检 0 X3 0 X3 X4 0 -1/3 1 0 0

线性规划对偶问题

MaxZ 2 x1 3 x 2 3 x3 x1 x 2 x3 3 s.t. x1 4 x 2 7 x3 9 x , x , x 0 1 2 3
它的对偶问题就是一个价格系统，使在平衡了劳动力和原材料的直接成本后，所确定的价格系统最具有竞争力：
5
11
2、非对称形式的对偶关系：（1）原问题
max Z c j x j
j 1 n
对偶问题
min W bi xi
i 1 m
aij x j bi i 1,2, , m s.t. j 1 x 0 j 1,2, , n j
n
m aij yi c j j 1, 2, , n s.t. i 1 y 符号不限， i 1, 2, , m i
17
(4) 对于极小化问题的具有非负限制的变量(极大化问题的具有非正限制的变量)，在其对偶问题中，相应的约束为“≤” 型不等式；对于极小化问题的具有非正限制的变量(极大化问题的具有非负限制的变量)，在其对偶问题中，相应的约束为 “≥”型不等式；对于原问题中无正负限制的变量，在其对偶问题中，相应的约束为等式。
“上、下”交换，“左、右”换位，不等式变号，“极大”变“极小”
(4) 对称性: 对偶问题的对偶是原问题.
9
例：写出下面线性规划的对偶规划模型：
max z c1 x1 c2 x2 c3 x3 a11 x1 a12 x2 a13 x3 b1 a x a x a x b 21 1 22 2 23 3 2 s.t. a31 x1 a32 x2 a33 x3 b3 x1 0, x2 0, x3无约束
19
第二节

1 线性规划、单纯形法及其对偶(195)

对偶单纯形法详解

(完整版)对偶单纯形法详解

第1章线性规划及对偶问题

运筹学02对偶理论1线性规划的对偶模型,对偶性质

应用运筹学基础：线性规划（4）-对偶与对偶单纯形法

线性规划教学大纲

线性规划及其对偶问题

运筹学第1章

用对偶单纯形法求对偶问题的最优解

线性规划对偶

线性规划及单纯形法详解演示文稿

李瑞丽(运筹学实习报告)

管理运筹学 易错判断题整理

数学建模按算法法分类知识点梳理

线性规划的对偶与对偶单纯形法

运筹学第4章 单纯形法的对偶问题

对偶单纯形法(经典运筹学)

线性规划对偶问题

管理运筹学易错判断题整理

运筹学第4章单纯形法的对偶问题