线性规划的对偶问题

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《运筹学》线性规划的对偶问题

《运筹学》线性规划的对偶问题

3、资源影子价格的性质
z y b1w1 b2w2 bi wi bmwm z z b1w1 b2w2 (bi bi )wi bmwm z bi wi
w
o i
z o bi
最大利润的增量 第i种资源的增量
第i种资源的边际利润
■影子价格越大,说明这种资源越是相对紧缺 ■影子价格越小,说明这种资源相对不紧缺 ■如果最优生产计划下某种资源有剩余,这种资源的影子 价格一定等于0
总利润(元)
单位产品的利润(元/件)
产品产量(件)
max z c1x1 c2 x 2 c2 x 2
s.t.
a11x1 a12x 2 a1n x n x n1
a 21x1 a 22x 2 a 2n x n
x n2
b1
b2
a m1x1 a m2 x 2 a mn x n
差额成本=机会成本 ——利润
5、互补松弛关系的经济解释
wix ni
0xwni
0 x ni i 0 wi
0 0
x jwmj
0xwjm j
0 0
w m x
j j
0 0
在利润最大化的生产计划中 (1)边际利润大于0的资源没有剩余 (2)有剩余的资源边际利润等于0 (3)安排生产的产品机会成本等于利润 (4)机会成本大于利润的产品不安排生产
4、产品的机会成本
增加单位资源可以增加的利润
max z c1x1 c2x2 c jx j cn xn
s.t.
a11x1 a12x 2 a1jx j a1nx n b1 w1
a 21x1 a 22x 2 a 2jx j a 2nx n b2 w2
a m1 x1 a m2 x 2 a mj x j a mn x n bm wm

线性规划对偶问题

线性规划对偶问题

线性规划对偶问题线性规划是一种优化问题的数学建模方法,在实际生产和管理中广泛应用。

线性规划问题通常包括最大化或最小化一个线性目标函数的约束条件下的一组线性不等式或等式。

对于一个线性规划问题,其对偶问题是通过对原问题的目标函数和约束条件进行变换而得到的。

对偶问题有助于理解原问题的特性,并提供关于原问题的附加信息。

具体来说,对于一个原问题:最小化 C^T * X约束条件 A * X >= bX >= 0其中,C是目标函数的系数矩阵,X是决策变量向量,A是约束条件的系数矩阵,b是约束条件的右侧向量。

对于原问题的对偶问题,其形式为:最大化 b^T * Y约束条件 A^T * Y <= CY >= 0其中,Y是对偶变量向量。

对偶问题的最优解被称为对偶可行解,对偶问题的最优解与原问题的最优解之间存在弱对偶性和强对偶性。

弱对偶性指的是对于原问题的任意可行解X和对偶问题的任意可行解Y,有C^T * X >= b^T * Y。

这意味着对于原问题的任意最优解X*和对偶问题的任意最优解Y*,有C^T * X* >=b^T * Y*。

强对偶性指的是如果原问题和对偶问题的任意一个都有有界解,那么它们必然存在一对最优解,使得C^T * X* = b^T * Y*。

对偶问题的解决可以通过使用单纯形法或内点法等优化算法来进行求解。

对偶问题对线性规划问题的求解具有重要的应用价值和理论意义。

它可以用于确定原问题的可行解的界限,还可以提供原问题的敏感性分析和稳定性分析。

总之,线性规划的对偶问题是通过对原问题的目标函数和约束条件进行变换而得到的,对偶问题为理解原问题的特性和提供附加信息提供了一种有力的工具。

第一节 线性规划的对偶问题

第一节 线性规划的对偶问题
7
2.非对称形式的对偶规划 2.非对称形式的对偶规划
一般称不具有对称形式的一对线性规划为非 对称形式的对偶规划。对于非对称形式的规划, 对称形式的对偶规划。对于非对称形式的规划, 可以按照下面的对应关系直接给出其对偶规划。 可以按照下面的对应关系直接给出其对偶规划。 (1)将模型统一为 max, 将模型统一为“ min, (1)将模型统一为“max,≤”或“min,≥” 的 形式,对于其中的等式约束按下面( )、(3 形式,对于其中的等式约束按下面(2)、(3) 中的方法处理; 中的方法处理; (2)若原规划的某个约束条件为等式约束 若原规划的某个约束条件为等式约束, (2)若原规划的某个约束条件为等式约束,则在对 偶规划中与此约束对应的那个变量取值没有非负 限制; 限制; (3)若原规划的某个变量的值没有非负限 (3)若原规划的某个变量的值没有非负限 制,则 在对偶问题中与此变量对应的那个约束为等式。 在对偶问题中与此变量对应的那个约束为等式。
12
影子价格反映了不同的局部或个体的增量可以获 得不同的整体经济效益。如果为了扩大生产能力, 得不同的整体经济效益。如果为了扩大生产能力, 考虑增加设备,就应该从影子价格高的设备入手。 考虑增加设备,就应该从影子价格高的设备入手。 这样可以用较少的局部努力, 这样可以用较少的局部努力,获得较大的整体效 益。 需要指出,影子价格不是固定不变的, 需要指出,影子价格不是固定不变的,当约束条 产品利润等发生变化时, 件、产品利润等发生变化时,有可能使影子价格 发生变化。 发生变化。 影子价格的经济含义是指资源在一定范围内增加 时的情况,当某种资源的增加超过了这个“ 时的情况,当某种资源的增加超过了这个“一定 的范围” 的范围”时,总利润的增加量则不是按照影子价 格给出的数值线性地增加。 格给出的数值线性地增加。

线性规划的对偶问题

线性规划的对偶问题
第9页
(二)非对称型对偶问题
max z c1x1 c2x2 c3x3 c3x3 s.t. a11x1 a12 x2 a13x3 a13x3 b1
a21x1 a22 x2 a23x3 a23x3 b2 a2a1x21x1 a2a2 x222x2 a2a3x233x3 a2a3x233x3 b2b2 a31x1 a32x2 a33x3 a33x3 b3
min w b1y1 b2 y2 b3 y3 s.t. a11 y1 a21 y2 a31 y3 c1
a12 y1 a22 y2 a32 y3 c2
a13 y1 a23 y2 a33 y3 c3 y1 0,y2无约束,y3 0
第11页
(二)非对称型对偶问题
对偶问题(原问题)
目标函数 min
约束条件右端常数
目标函数的系数
3个
≥0

≤0

无符号限制
23个




条 件
=
第13页
二、原问题与对偶问题的对应关系
原问题(对偶问题)
目标函数 max
目标函数的系数
约束条件右端常数
约 m个
束≤
条 件

=
n个

≥0

≤0
无符号限制
对偶问题(原问题)
目标函数 min
约束条件右端常数
第8页
(二)非对称型对偶问题
max z = c1x1 + c2x2 + c3x3 s.t. a11x1 + a12x2 + a13x3 ≤ b1
a21x1 + a22x2 + a23x3 = b2 a31x1 + a32x2 + a33x3 ≥ b3 x1≥0, x2≤0, x3无约束 分析:化为对称形式。令 x2 x2,x3 x3 x3 (x3 0, x3 0)

运筹学04-线性规划的对偶问题

运筹学04-线性规划的对偶问题

生产计划问题
总结词
生产计划问题是线性规划对偶问题的另一个重要应用,主要研究如何安排生产 计划,以满足市场需求并实现利润最大化。
详细描述
在生产过程中,企业需要合理安排生产计划,以最小化生产成本并最大化利润。 通过线性规划对偶问题,可以确定最优的生产计划,使得生产过程中的资源得 到充分利用,同时满足市场需求。
对偶理论的发展趋势与未来研究方向
1 2 3
混合整数对偶
随着混合整数规划问题的日益增多,对偶理论在 处理这类问题中的研究将更加深入。
大数据优化
随着大数据技术的不断发展,如何利用对偶理论 进行大规模优化问题的求解将成为一个重要研究 方向。
人工智能与优化
人工智能和机器学习方法为优化问题提供了新的 思路,与对偶理论的结合将有助于开发更高效的 算法。
THANKS
感谢观看
线性规划问题的数学模型
目标函数
通常是一个线性函数,表示要优化的目标。
约束条件
通常是一组线性等式或不等式,表示决策变 量所受到的限制。
可行解集合
满足所有约束条件的解的集合,称为可行解 集合。
02
对偶问题概念
对偶问题的定义
线性规划的对偶问题是通过将原问题 的约束条件和目标函数进行转换,形 成与原问题等价的新问题。
对偶理论与实际问题的结合
01
02
03
供应链管理
在供应链优化问题中,对 偶理论可以用于协调供应 商和零售商之间的利益, 实现整体最优。
金融风险管理
在金融领域,对偶理论可 以用于评估和管理投资组 合的风险,提高投资效益。
交通调度
在交通调度问题中,对偶 理论可以用于优化车辆路 径和调度计划,提高运输 效率。

线性规划的对偶理论2-对偶问题的性质

线性规划的对偶理论2-对偶问题的性质
算例三
含多个决策变量的线性规 划问题及其对偶问题的求 解
含不等式约束的线性规划 问题及其对偶问题的求解
经典案例分析:运输问题、生产计划等
通过对偶理论实现资源的最优分 配
对偶理论在生产计划优化中的应 用
如何通过对偶理论求解最小成本 运输问题
运输问题
资源分配问题 生产计划问题
实际应用案例分享
供应链管理
椭球法
通过构造一个包含原问题可行域的椭球,将原问题转化为 一个椭球约束的优化问题,然后利用椭球算法进行求解。
割平面法
通过在原问题的约束条件中不断添加割平面,将原问题转 化为一个更容易求解的问题,然后利用相关算法进行求解。
Part
04
对偶理论在经济学中应用
影子价格概念及计算
影子价格定义
影子价格反映资源在最优配置下 的边际价值,即资源每增加一单
选择一个满足所有约束条 件的初始内点。
迭代过程
通过不断迭代,沿着目标函数 的负梯度方向进行搜索,直到 达到最优解或满足停止准则。
求解最优解
当迭代过程结束时,从最 终迭代点中读取最优解。
其他方法简介
外点法
通过构造一个包含原问题可行域的外点,将原问题转化为 一个无约束优化问题,然后利用无约束优化方法进行求解。
简化问题求解从而降低了 计算复杂度和难度。
揭示问题内在联系
对偶理论揭示了原问题与其对偶问题之间的内在联系,有助于发现 问题的隐藏性质和潜在优化方向。
未来发展趋势预测及挑战分析
拓展应用领域
随着对偶理论的不断完善和发展, 其应用领域将进一步拓展,包括机 器学习、大数据分析等前沿领域。
强对偶性
强对偶性定义
01
存在一组可行解,使得原问题的目标函数值等于其对偶问题的

第三章线性规划的对偶定理

第三章线性规划的对偶定理

特点:
1. max min 2.限定向量b 价值向量C
其它形式 的对偶
?
(资源向量)
3.一个约束 一个变量。
4. max z的LP约束“ ” min z 的
LP是“ ”的约束。
5.变量都是非负限制。
二、原问题与对偶问题的数学模型
❖ 1.对称形式的对偶
当原问题对偶问题只含有不等式约束
时,称为对称形式的对偶。
根据对称形式的对偶模型,可直接 写出上述问题的对偶问题:
b max w (Y 1,Y 2 ) -b
(Y
1,Y
2
)
A A
C
Y1 0 ,Y2 0
max w (Y 1 Y 2 ) b
(Y
1
Y
2
)
A
C
Y 1 0, Y 2 0
令 Y Y,1 Y得2对偶问题为:
max w Yb
❖ (3)若原问题可行,但其目标函数值无 界,则对偶问题无可行解。
❖ (4)若对偶问题可行,但其目标函数值 无界,则原问题无可行解。
❖ (5)若原问题有可行解而其对偶问题无 可行解,则原问题目标函数值无界。
❖ (6)对偶问题有可行解而其原问题无可 行解,则对偶问题的目标函数值无界。
CX Yb
原问题
设备A 设备B 调试工序
产品Ⅰ 产品Ⅱ
0
5
6
2
1
1
利润(元) 2
1
D
15时 24时 5时
x 设 Ⅰ产量––––– 1
x Ⅱ产量––––– 2
如何安排生产, 使获利最多?
max z 2 x1 x2
s.t.
5x2 15
6 x1 2 x2 24

运筹学线性规划的对偶问题

运筹学线性规划的对偶问题

例5 已知线性规划问题 minω = 2x1 + 3x2 + 5x3 + 2x4 + 3x5 x1 + x2 + 2x3 + x4 + 3x5 ≥ 4 2x1 - x2 + 3x3 + x4 + x5 ≥ 3 xj ≥ 0,j = 1,2,3,4,5
已知其对偶问题的最优解为y1* = 4/5, y2* = 3/5;z = 5。试用对偶理论找 出原问题的最优解.
试用对偶理论证明上述线性规划问题无最优解。
证: 首先看到该问题存在可行解,例如X = (0,0,0) 而上述问题的对偶问题为
minω = 2y1 + y2 -y1 - 2y2 ≥ 1 y1 + y2 ≥ 1 y1 - y2 ≥ 0 y1 ,y2 ≥ 0
由第一约束条件可知对偶问题无可行解,因而无最优解。由此 原问题也无最优解。
0 0
无约束
m个
约束条件

=
约束条件右端项 目标函数变量的系数
对偶问题(或原问题) 目标函数 min
n个


约束条件

=
m个
0 0


变量

无约束
目标函数变量的系数
约束条件右端项
原问题中的价值向量与对偶问题中的资源向量对换(上下对换) 原问题: X在C和A的右边;
xj yi
y1 y2 ┇ ym
对偶关系 maxZ
x1 x2 ┅ xn
a11 a12 ┅ a1n a21 a22 ┅ a2n ┇┇ ┇ am1 am2 ┅ amn ≥≥┅≥ c1 c2 ┅ cm
原关 minω 系

线性规划的对偶问题

线性规划的对偶问题

线性规划的对偶问题
线性规划的对偶问题
线性规划的对偶问题是线性规划中的一个分支,它的求解历程和一般的线性规
划想法不同,而且根据不同的约束条件最终能够求出最优解,使得问题获得最小的成本或最大的利润。

线性规划的对偶问题是从原问题的另一个角度去理解原来的模型,它将原有问
题转化为无穷多个单纯形模型,检验原问题各部分的存在可行性。

线性规划的对偶问题以可行性条件检验为主要特色,它可以检验原问题在具体变量形式下各限制条件之间的约束关系,这特别有利于解决在实际问题中模型中非可行情况的求解问题。

求解线性规划的对偶问题的核心思想就是将原问题的约束转换成一系列的子问题,通过求解子问题,再根据子问题的结果得到原问题的求解解,先求解子问题的时间复杂度会比求解原问题的复杂度小很多。

线性规划的对偶问题即其可行性检验的能力,由于其能有效处理问题中约束条
件之间存在的相互作用,具有优越的求解能力,因而在很多复杂的线性规划问题中都被广泛应用。

线性规划的对偶问题不仅能使求解结果更加准确,而且可以大大减少求解的时间,使程序性能更加突出。

线性规划问题的对偶性

线性规划问题的对偶性

线性规划问题的对偶性线性规划(Linear Programming)是数学规划的一个重要分支,用于解决一类特定的优化问题。

在线性规划问题中,我们需要在一组线性约束条件下,找到使目标函数达到最大或最小值的变量取值。

对于一般的线性规划问题,我们往往可以通过对偶性理论来找到一个等价的对偶问题,从而更好地求解原始问题。

1. 对偶问题的引入在线性规划问题中,我们通常会面临一个最大化或最小化一个线性目标函数的任务,同时需要满足一系列线性约束条件。

假设我们的线性规划问题为:最大化(或最小化):cx约束条件:Ax ≤ b其中,c是一个长度为n的向量,x是变量向量,A是一个m×n的矩阵,b是一个长度为m的向量。

对于这个线性规划问题,我们可以引入一个新的向量y作为拉格朗日乘子,引入一个新的变量w作为对偶变量。

这样,我们可以构建原始问题的拉格朗日函数:L(x, y, w) = cx + yT(Ax - b) - wT(Ax - b)其中,y和w分别是拉格朗日乘子和对偶变量。

2. 对偶问题的建立在引入拉格朗日函数之后,我们可以分别对拉格朗日乘子y和对偶变量w进行极小化和极大化,建立相应的对偶问题。

对于拉格朗日乘子y,我们可以将拉格朗日函数改写为:L(x, y) = (c + ATy)x - yTb注意到,c + ATy为常数向量,可以表示为q。

因此,我们可以得到对偶问题:最小化:qTx约束条件:ATy ≥ 0同样地,对于对偶变量w,我们可以将拉格朗日函数改写为:L(x, w) = (c - ATw)x + wTb同样,我们可以得到对偶问题:最大化:wTb约束条件:ATw ≤ c3. 对偶问题的性质通过对拉格朗日函数的极小化和极大化,我们建立了与原始问题等价的对偶问题。

对偶问题不仅仅是一个等价的数学表达形式,而且具有许多重要的性质。

首先,根据对偶问题的建立,我们可以得知对偶问题的目标函数是原始问题的一个下界。

也就是说,对于任意可行解x和对偶变量w和y,有如下不等式成立:cx ≥ qTx ≥ wTb其次,若原始问题的最优解存在且有限,那么对偶问题的最优解也存在且有限,并且两者的目标函数值相等。

运筹学第2章-线性规划的对偶理论

运筹学第2章-线性规划的对偶理论
❖ 影子价格不是市场价格,而是在现有技术和管理条件下, 新增单位资源所能够创造的价值,是特定企业的一种边 际价格;不同企业或同一企业不同时期,同种资源的影 子价格可能不同;当市场价格高于影子价格,可以卖出; 相反,则应买进,以获取更大收益
Ma例x:Z ( 2第x一1 章3例x22)
2 x1 2 x2 12
当原问题和对偶问题都取得最优解时,这 一对线性规划对应的目标函数值是相等的:
Zmax=Wmin
二、原问题和对偶问题的关系
1、对称形式的对偶关系
(1)定义:若原问题是
MaxZ c1 x1 c2 x2 cn xn
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
s.t.a21
x1
a22
二、 手工进行灵敏度分析的基本原则 1、在最优表格的基础上进行; 2、尽量减少附加计算工作量;
5y3 3
,y
2
3
0
(用于生产第i种产 品的资源转让收益不 小于生产该种产品时 获得的利润)
对偶变量的经济意义可以解释为对工时及原材 料的单位定价 ;
若工厂自己不生产产品A、B和C,将现 有的工时及原材料转而接受外来加工时, 那么上述的价格系统能保证不亏本又最富 有竞争力(包工及原材料的总价格最低)
内,使得产品的总利润最大 。
MaxZ 2x1 3x 2
2x1 2x2 12
s.t.54xx12
16 15
x1, x 2 0
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:
MinW 12y1 16y2 15y3
2y1 4y2
2
s.t.2y1y,1y
y1, y2, , ym 0

线性规划对偶

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?

线性规划的对偶问题_5256

线性规划的对偶问题_5256

s.t.
…………………………
a 1 n y 1 a 2 n y 2 a m y m n c n
y1,y2, ,ym0
3
二、对称形式下对偶问题的一般形式
LP1:s.t.
n
MaxZ cj xj
n
j1
aijxj bi
i1,2, ,m
j1
xj 0
j1,2, ,n
16
一、单纯形算法的矩阵描述
LP2的初始单纯形表及经过若干步迭代后某一步的
单纯形表如下:
x1 x2 x3 4
st
.
3
2 x2
x1
x2 x3
9
x3

x4

1
x1~ 3 0
13
-3 0 1 0 0 0 0
C B

b
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
0 x5 4 1 1 1 0 1 0 0
0 x6 1 -2 1 -1 -1 0 1 0
n
MaxZ cj xj
n
j1
aijxj bi
i1,2, ,m
j1
xj 0
j1,2, ,n
LP2:s.t.
m
MinW bi yi i1
m
aij yi cj
i1
j1,2, ,n
yi 0
i1,2, ,m
12
对称形式的线性规划问题:
max z 3 x1 x3
s.t. ………………………… a m 1 x 1 a m 2 x 2 a m x n n b m x1,x2, ,xn0
注:对称形式的LP问 题,对b没有非负要求。

第三章+线性规划的对偶问题

第三章+线性规划的对偶问题
•价格应该是非负的 minW=36y1+40y2 +76y3
5
设备
A B C 利润(元/吨)
每吨产品的加工台时


3
4
5
4
9
8
32
30
可供台时数
36 40 76
由此可得两个对称的线性规划:
maxZ=32x1 +30x2
3x1 +4x2 36
59xx11
+4x +8x
2 2
40 76
x1 0,x2 0
目标函数变量系数 约束条件右端项
15
例2 写出下列线性规划的对偶问题
maxZ= 5x1+4x2 +6x3
x1 +2x2 2
-3xx11
+2x
2
+ x3 +x3
3 -5
x1 -x2 +x3 =1
x1
0,x 2
0,x
无约束
3
解:对偶规划: minW=2y1+3y2 -5y3+y4
y1 + y2 -3y3 +y4 5
23
定理5:互补松弛定理
如果 X , Y分别是原问题(min)和对偶问题(max)的可行解,那么 和 为最X 优解Y的充要条件是
通常称
YT (AX-b)=0 ,为(A互T补Y松-弛C条)T件X。=0
YT (AX-b)=0 , (AT Y-C)T X=0
证明:充分性
YT (AX-b)=0 ,YT AX=YT b (YT A-CT )X=0 ,YT AX=CT X
x1 x2
3 4
36
5 9

第2章线性规划(对偶问题)

第2章线性规划(对偶问题)

• 解:根据上述对偶关 系,可以写出原问题 的对偶问题:
m in W 5 y 1 4 y 2 y 3 y1 y1 s .t . y 1 y 1 y1 2 y2 y3 2 y2 1 3 y2 y3 3 y3 1 0 , y3 0 , y 2无 约 束
• 令y4=y2-y3 ,得:
• Min W=y1+2y4 S.t. y1+2y4 1 2y1-3y4 2 5y1-4y4 -3 y1 0, y4无符号约束
原问题与对偶问题的对应关系
原问题(或对偶问题) 目标函数为 Max Z 变量 n个 0 0 无约束 对偶问题(或原问题) 目标函数为 Min W n个 = 约束条件
– 设X*是原问题的可行解,Y*是对偶问题的可行
解,当CTX*=bTY*时,X*,Y*是最优解。
– 证明:由弱对偶性,可知原问题的所有可行解
X’均满足 CT X’ bTY*
又因为CTX* = bTY* ,所以CT X’ CTX* ,即: X*是使目标函数取值最大的可行解。因而是最 优解。 同理可证Y*也是最优解。
m个 = 价值系数cj 约束条件右端项bi 约束条件的系数矩阵A 约束 条件
m个 变量 0 0 无约束 约束条件右端项cj 价值系数bi 约束条件的系数矩阵AT
例:
• 写出下面线性规划问 题的对偶问题: • 1.
m a x Z 2 x1 x 2 3 x 3 x 4 x1 x 2 x 3 x 4 5 2 x x 3x 4 1 2 3 s .t . x1 x 3 x 4 1 x1 , x 3 0 , x 2 , x 4 无 约 束

线性规划问题的对偶问题

线性规划问题的对偶问题

该问题的对偶问题:
max z = 2 y1 - 3y2 s.t. 2y1- 3y2 1
3y1- y2 2 5y1- 7y2 3 y1,y2 0
例2-6:写出下列线性规划问题的 对偶问题
min S = 2x1 + 3x2 - 5x3
s.t. x1+ x2 - x3 5
2x1
+ x3 = 4
x1 x 2


0
y1
min 12
16
15
y
2

y3
2 2
4 0
0 5

y1 y2 y3


2 3
y1

y
2


0
y3
线性规划的对偶关系:
(I) Max z = C x
s.t. Ax b
s.t. X1 + x2 + 2x3 10 y1 4x1 +2x2 - x3 20 y2 x1,x2 , x3 0
解:该问题的对偶问题:
min g = 10 y1 + 20 y2 s.t. y1 + 4y2 10
y1 + 2y2 1 2 y1 - y2 2
y1,y2 0
假设 y1, y2 分别表示每个木工 和油漆工工时的租金,则所付租金 最小的目标函数可表示为:
min s = 120 y1 + 50 y2
目标函数中的系数 120,50 分别表 示可供出租的木工和油漆工工时数。
该企业家所付的租金不能太低, 否则家具厂的管理者觉得无利可图 而不肯出租给他。因此他付的租金 应不低于家具厂利用这些资源所能 得到的利益:

2、线性规划问题的对偶问题

2、线性规划问题的对偶问题
4 y1 + 2y2 50
3 y1 + y2 30
y 1, y 2 0
得到另外一个数学模型:
min s = 120 y1 + 50 y2
s.t. 4 y1 + 2y2 50 3 y1+ y2 30 (2.2)
y 1, y 2 0
模型(2.1)和模型(2.2) 既有区别又有 联系。联系在于它们都是关于家具 厂的模型并且使用相同的数据,区 别在于模型反映的实质内容是不同 的。模型(2.1)是站在家具厂经营者 立场追求销售收入最大,模型(2.2) 是则站在家具厂对手的立场追求所 付的租金最少。
max Z=2x1+3x2 s.t. 2x1+2x2 12 4x1 16 5x2 15 x1,x2 0
6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 ① 2X+2y<=12 X=3 X=4
点(3,3)是最优解, z*=15 当A的资源变为13小 时,z*=16,说明A的边 际价格是1,即影子 价格是1。
约束条件右端项 目标函数变量的系数
目标函数变量的系数 约束条件右端项
• 例2-7:写出下列线性规划的对偶问题
min z=7x1+4x2-3x3 s.t. -4x1+2x2-6x3≤24 -3x1-6x2-4x3≥15 5x2+3x3=30 x1≤0,x2取值无约束,x3≥0
Max w=24y1+15y2+30y3
引入变量 y1 , y2’,y2” 写出对偶问题
max g = 5 y1+ 4y2’- 4y2” s.t. y1 +2y2’- 2y2” 2 y1 3 -y1 + y2’- y2” -5 y1, y2’,y2” 0

线性规划 对偶问题

线性规划 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。

本章将讨论线性规划的对偶问题及灵敏度分析,从而加深对线性规划问题的理解,扩大其应用范围。

§1 对偶问题的一般概念1.1 对偶问题的提出在第一章中我们研究过一个生产计划问题,其数学模型为:例1(2.1)现在,从另一个角度来考虑该问题,假设这家企业想将自己生产产品改为对外加工,此时,工厂决策者必须考虑怎样为这三种资源定价的问题。

设分别代表转让两种资源和出租设备的价格和租金。

定价的原则是:生产一个单位的甲产品需消耗9个单位的钢材、4个单位的铜材、3个单位的设备台时,获利70个单位;那么,将这些资源全部转让时所获得的利润应不少于70个单位,即(2.2)同样的分析,有(2.3)此时,企业的总获利(即对方的总付出)为(2.4)为使对方容易接受,该厂只能在约束条件(2.2)和(2.3)下求(2.4)式的最小值,即(2.5)上述两个模型(2.1)和(2.5)是对同一问题的两种不同考虑的数学描述,其间有着一定的内在联系,我们对此进行比较分析,并从中找出规律,两个模型的对应关系有:(1)两个问题的系数矩阵互为转置;(2)一个问题的变量个数等于另一个问题的约束条件个数;(3)一个问题的右端系数是另一个问题的目标函数的系数;(4)一个问题的目标函数为极大化,约束条件为“≤”类型,另一个问题的目标函数为极小化,约束条件为“≥”我们把这种对应关系称为对偶关系,如果把(2.1)式称为原问题,则(2.5)式称为对偶问题。

1.2 对偶问题的形式一、对称形对偶问题定义1设原线性规划问题为(2.6)则称下列线性规划问题(2.7)为其对偶问题,其中称其为对偶变量,并称(2.6)和(2.7)式为一对对称型对偶问题。

原始对偶问题(2.6)和对偶问题(2.7)之间的对应关系可以用表2-1表示。

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6 x1 1 2 x 8 0 1 2 3 x 1 0 max z=CX x 2 s.t. AX ≤b X≥0
y1 2 y2 y3 4 y , y , y 0 1 2 3 yj 表示对第 j 种资源的估价 y1 min w 6 8 3 y2 y s.t. 3
周长一定面积最大的矩形是正方形 : 面积一定周长最短的矩形是正方形 某企业生产甲、乙两种产品,要用 A、B、C三种不同的原料。每生产 1 吨甲产品,需耗用三种原料分别为1,1,0单位;生产1吨乙产品,需耗用三 种原料分别为1,2,1单位。每天原料供应的能力分别为 6,8,3单位。又知 道每生产1吨甲产品企业利润为300元,每生产1吨乙产品企业利润为400元。
max z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn s.t. a11x1 + a12x2 + … + a1nxn ≤ b1 a21x1 + a22x2 + … + a2nxn ≤ b2 (P) …… am1x1 + am2x2 + … + amnxn ≤bm xj ≥ 0 (j = 1,2,…,n)
第 5页
二、原问题与对偶问题的对应关系
P
max z 3x1 4x2 s.t. x1 x2 6 y 1
x 2x 8 1 2 x2 3 x1 , x2 0
D
y2 y3
矩阵形式: s.t. 1 1
x1 max z (3 4) x2
其中 yi ≥ 0 (i = 1,2,…,m)称为对偶变量。
第 7页
(二)非对称型对偶问题
max z = c1x1 + c2x2 + c3x3 s.t. a11x1 + a12x2 + a13x3 ≤ b1 a21x1 + a22x2 + a23x3 = b2 a31x1 + a32x2 + a33x3 ≥ b3 x1≥0, x2≤0, x3无约束 x2, x3 x3 x3 ( x3 0, x3 0) 令 x2 分析:化为对称形式。 c3 x3 c3 x3 max z c1 x1 c2 x2 a13 x3 a13 x3 b1 s.t. a11 x1 a12 x2 a23 x3 a23 x3 b2 a21x1 a22 x2 a23 x3 a23 x3 b2 a21x1 a22 x2 a ax a ax b2b2 a a ax 21 ax 1x 2x 3x 3x 21 1 22 22 2 23 23 3 23 23 3 a33 a33 x x a31 a32 a33 a33 x3 a31 x1x a32 x2 x3 x3 b3b3 1 2 3 , x3 , x3 0 x1, x2
s.t. 3 y1 y2 把企业所有原料出让的总收入: w 6 y1 8 y2 3 y3
y1 2 y2 y3 4 y , y , y 0 1 2 3
只能在满足≥所有产品的 利润的条件下,其总收入 尽可能少,才能成交.第4页
一、对偶问题的提出
任何一个求极大的线性规划问题都有一个求极小的线性 规划问题与之对应,反之亦然. 把其中一个叫原问题,则另一个就叫做它的对偶问题, 这一对互相联系的两个问题就称为一对对偶问题。 LP1 max z 3x1 4x2 s.t. x1 x2 6
原料 产品 甲 乙 供应量 A 1 1 6 B 1 2 8 C 0 1 3
单位利润 (百元) 3 4
第 2页
假设该企业决策者决定不生产甲、乙产品,而是将 厂里的现有资源外售。决策者应怎样制定每种资源的收 例1、应如何安排生产计划,使一天的总利润最大? 费标准才合理?
原料 产品 甲 乙 供应量 A 1 1 6 B 1 2 8 C 0 1 3 单位利润 (百元) 3 4
第 6页
(一)对称型对偶问题
变量均具有非负约束,且约束条件:当目标函数求极大时 max z=CX min w =bTY 均取“≤”号,当目标函数求极小时均取“ ≥”号。 s.t. AX ≤b s.t. ATY ≥CT
X≥0
Y≥0 min w = b1 y1 + b2 y2 + … +bm ym s.t. a11y1 + a21 y2 + … + am1ym ≥ c1 a12y1 + a22y2 + … + am2 ym ≥ c2 (D) …… a1ny1 + a2ny2 + … + amnym ≥ cn yi≥ 0 (i = 1,2,…,m)
y1 1 1 0 3 1 2 1 y2 4 y 3 y1 min w =bTY y 0 2 s.t. ATY ≥CT y 3 Y≥0
min w 6 y1 8 y2 3 y3 s.t. y1 y2 3
设 xj 表示第 j 种产品每天的产量
max z = 3x1 + 4x2 s.t. x1 + x2 ≤ 6 x1 + 2x2 ≤ 8 x2 ≤ 3 x1 ≥ 0 , x2 ≥ 0
第 3页
分析问题: 1、出让每种资源的收入不能低于自己生产时的可获利润; 例1、应怎样制定收费标准才合理? 2、定价不能太高,要使对方能够接受。
x 2x 8 1 2 x2 3 x1 , x2 0
LP2 min w 6 y1 8 y2 3 y3 s.t. y1 y2 3
y1 2 y2 y3 4 y , y , y 0 1 2 3
原问题(P)
对偶问题(D)
原料 产品 甲 乙 供应量 A 1 1 6 B 1 2 8 C 0 1 3 单位利润 (百元) 3 4
设 yj 表示第 j 种原料的收费单价
把生产一吨甲产品所用的原料出让,所得净收入应不低于生产一吨 甲产品的利润: y1 y2 3
y18 y y 4 乙产品同理: min w 6 y1 y2 2 23 y3 3
第二章 线性规划的对偶理论
Duality Theory 线性规划的对偶问题 对偶问题的基本性质 对偶问题的经济解释——影子价格 对偶单纯形法 灵敏度分析
第 1页
一、对偶问题的提出
对同一问题从不同角度考虑,有两种对立的描述。
例如:平面中矩形的面积与周长的关系 例1、应如何安排生产计划,使一天的总利润最大?
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