[学习]对偶理论及灵敏度分析

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对偶理论和灵敏度分析

对偶理论和灵敏度分析
从新的基,基变量开始。
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计算非基变量的检验数,确定换入变 量。
N1 CN1 CB1B11N1 ( 注意:N1 P1,P5 )
2,
0
(
0,0,3
1 )0
0 1
1/ 21 0 0 4 0
0 0 1/ 4 0 1
2, 3 / 4 对应 x1,x5
换入变量
a( 2) 23
a( 2) m3
a( 2) 2m
a( 2)
mm
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重复以上的步骤,直到获得
1
EmE2E1A
1
A1
1
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• 求单形法求解线性规划问题:
maxz 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
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(3) 确定换出变量
计算:
表示选择>0的元素
min
B11b B11P1
i i
B11P1 0
m
in
2 1
,16,3 4 0
2
对应x 1
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B 2 P1 , P4 , P2
主元素
1
1
1 0 0
P1 4
B3 P1 ,P5 ,P2 ;
换入变量x5 的系数向量是
1 0 1 / 2 0 1 / 2
B21P5
4
1
2 0 2 主元素
0 0 1 / 4 1 1 / 4
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计算B逆矩阵

3对偶理论与灵敏度分析解析

3对偶理论与灵敏度分析解析
X ≥0
对偶的定义 min W= Y b s.t. ATY ≥ C
Y≥0
min Z’= - CX
max W’ = -Yb
s.t. - AX ≥ - b
s.t. -ATY ≤ -C
X ≥0 对偶的定义
Y≥0
__
__
(2)弱对偶性:设 X和 分Y 别是问题(P)和(D)的
可行解,则必有
__ __
n
m
C X Y b, 即 c j x j yibi
i 1
m
aij yi
c j ( j 1,2,, n)
i1
yi无符号限制(无约束)(i 1,2,, m)
例: 原问题为
max Z 2 x1 3 x2 4 x3
2 x1 3 x2 5 x3 2
3
x1
x2
7 x3 3
x1 4 x2 6 x3 5
x1 , x2 , x3 0
对偶问题的无界性。
无界
关于无界性有如下结论:
minW 4 y1 2 y2
原问题 问题无界
对偶问题 无可 行解
(D)
y1 y1
y2 y2
2 1
y1
0,
y2
0
无可 行解
问题无界
无可 行解
推论3:在一对对偶问题(P)和(D)中,若一个可行 (如P),而另一个不可行,(如D),则该可行的问 题无界。
一、问题的提出
• 对偶是什么:对同一事物(或问题),从不同 的角度(或立场)提出对立的两种不同的表述。 • 在平面内,矩形的面积与其周长之间的关系, 有两种不同的表述方法。 (1)周长一定,面积最大的矩形是正方形。 (2)面积一定,周长最短的矩形是正方形。 • 这种表述有利于加深对事物的认识和理解。 • 线性规划问题也有对偶关系。

第二章 对偶理论和灵敏度分析

第二章  对偶理论和灵敏度分析
经整理得 : min 20 y1 10 y2 5 y3 3 y1 4 y2 y3 4 s.t. 2 y1 3 y2 y3 5 y 0, y 0, y 不限 2 3 1
Slide 12
4 5 5 0
第二章 对偶理论和灵敏度分析
c
CB
CN
x
b XB -Z B-1b -CBB-1b
θ
XB
B-1B 0
XN
B-1N CN-CBB-1 N
二、对偶问题的经济含义
每一个线性规划问题,都存在一个与它密切相关的线性 规划的问题,我们称其中的任一个为原问题,另一个为对 偶问题。任何线性规划问题都有其对偶问题。 对偶思想: 周长一定的矩形,以正方形面积最大 面积一定的矩形,以正方形周长最小 P6 例1.1:MAXZ=3X1+2X2+5X3 S.T. X1+2X2+X3<=430 3X1+2X3<=460 X1+4X2<=420 X1,X2,X3>=0
《运筹学》 第二章 对偶理论和灵敏度分析 Slide 4
设X1、X2、X3分别为生产甲、乙、丙三种产品的产量。 解见P71表1.63。 假如有另外一个工厂要求租用该厂的全部生产能力另做 他用。 那么该厂的厂长应该如何来确定合理的租金(各道工序 的每分钟加工能力的定价)呢? 出租所得的利润应不小于原来用于生产甲、乙、丙三种 产品的利润。 而对于租用生产能力的厂家,考虑的是在尽量满足上述 条件的基础上,总的租用花费最少。 设Y1、Y2、Y3为第一、第二、第三道工序每分钟的租金 。
《运筹学》 第二章 对偶理论和灵敏度分析 Slide 17
五、对偶单纯形法
对偶单纯形法是应用对偶原理求解原问题线性规划的一 种方法,采用的技术是在原问题的单纯形表格上进行对偶处 理。 注意:对偶单纯形法不是求解对偶问题的单纯形法。 对偶单纯形法的基本思想:当一个原始问题从可行但不 最优开始,并继续保持可行直到取得最优解的时候,也就是 它的对偶问题从不可行但比最优还好开始并继续保持最优直 到取得可行最优解。 当原问题在寻找最优性的时候,对偶问题相应地寻找可 行性。P56图1.12

运筹学第二章对偶理论与灵敏度分析

运筹学第二章对偶理论与灵敏度分析

x1
x2
xj
xn 0
减少一件产品可以节省的资源
机会成本a1jy1+ a2jy2+ …… aijyi+ ……amjym
表示减少一件产品所节省的资源可以增加的利润
运筹学第二章对偶理论与灵敏度分析
4、产品的差额成本(Reduced Cost)
机会成本
差额成本
利润
min w b1y1 b2 y2 bm ym
运筹学第二章对偶理论与灵敏度分析
min w=YTb
ATY ≥ CT st.
Y ≥0
1,若原问题目标是求极大化,则对偶问题的目标是 极小化,反之亦然。
特对 点偶
问 题 的
2,原问题的约束系数矩阵与对偶问题的约束系数矩 阵互为转置矩阵。
3,极大化问题的每个约束对应于极小化问题的一个 变量,其每个变量对应于对偶问题的一个约束。
6 y2 + y3 ≥2
题对 偶
St. 5y1 + 2y2 + y3 ≥1

y1、y2 、y3 ≥0
最终表
210 0
CB 基 b x1 x2 x3 x4
0 x3 15/2 0 0 1 5/4 2 x1 7/2 1 0 0 1/4 1 x2 3/2 0 1 0 -1/4
cj-zj
0 0 0 -1/4
0 x5 -15/2 -1/2 3/2 -1/2


约束条件


变量
=
无约束


变量


无约束
=
运筹学第二章对偶理论与灵敏度分析
约束条件
§2.2 对偶问题的基本性质
性质1 弱对偶性

对偶理论与灵敏度分析

对偶理论与灵敏度分析

1 0 1 / 2 1 0
N 2 (2,0) (0,0,3) 0 1 0 / 4 0 (2, 3 / 4)
0 0 1 / 4 0 1
换入换变入量变x1量 x2
1 B21 (bB,11P(1b), P200)
10 0
1 0 0

01 / 10
200181686
10/ 4 11122
设B是一个可行基,令(A,I)=(B,N,I),则:
max z CB X B C N X N 0X S BX B NX N IX s b XB 0 XN 0 Xs 0
max z C B X B C N X N X B B 1 NX N B 1 X s B 1b XB 0 XN 0 Xs 0
ω^ =Y^AX^+Y^XS 当Y^Xs=0,Ys X^=0时z ^=ω^,则X,Y^是最优解。 当 X,Y^是最优解时 z ^= ω^,则Y^Xs=0,Ys X^=0 19
例:已知线性规划问题
min z
2 x1
3 x2
5 x3
2 x4
3
xX5
* 1
(1,0,0,0,1)T
y1 y2
x1 x2 2 x3 x4 3 x5 x46 2 x1 x2 3 x3 x4 x5 3 x7
max z CX
Y # AX # b
X #0
对偶问题(原问题)
min Yb
X # YA# C Y #0
例:min z 2 x1 3 x2 5 x3 x4
y1 x1 x2 3 x3 x4 5
y2
2
x1
2x3 x4 4
y3
x2 x3 x4 6
x1 0,x2,x3 ,x4无 约 束

对偶理论与灵敏度分析课件

对偶理论与灵敏度分析课件

航空航天领域
飞机和航天器的设计过程中需要 对气动性能、结构性能等进行灵
敏度分析,以优化设计方案。
机械工程领域
在机械设计中,需要对机构性能 、动力学特性等进行灵敏度分析 ,以提高机械设备的性能和稳定
性。
环境工程领域
在环境治理和生态保护方面,需 要对污染物扩散、水体自净等进 行灵敏度分析,以制定有效的环
详细描述
在机器学习中,我们通常会使用各种模型来预测未知数据。对偶理论和灵敏度分析可以 帮助我们理解这些模型的预测能力和泛化性能。例如,通过对偶理论,我们可以将一个 复杂的模型转化为一个更简单的模型,从而更容易理解和使用。同时,灵敏度分析可以
用来研究模型参数变化对预测结果的影响,从而更好地调整模型参数。
详细描述
在优化问题中,对偶理论可以将原问题转化为一个等价的优 化问题,有时这个新问题可能更容易求解。同时,灵敏度分 析可以用来研究原问题的参数变化对最优解的影响,从而更 好地理解问题的性质和最优解的稳定性。
金融问题中的对偶与灵敏度分析
总结词
在金融领域,对偶理论和灵敏度分析可 以用于风险评估、投资组合优化等问题 。
对偶理论的应用场景
资源分配问题
对偶理论可以应用于资源分配问 题,通过求解对偶问题来获得最
优解。
运输问题
对偶理论可以应用于运输问题,通 过求解对偶问题来获得最优解。
投资组合优化
对偶理论可以应用于投资组合优化 问题,通过求解对偶问题来获得最 优解。
02
灵敏度分析简介
灵敏度分析的定义
01
灵敏度分析是指对系统参数变化 引起系统性能变化的程度进行分 析,旨在了解系统对参数变化的 敏感程度。2
灵敏度分析算法的改进

第三章线性规划的对偶理论及灵敏度分析1总结

第三章线性规划的对偶理论及灵敏度分析1总结

第三章线性规划的对偶理论及灵敏度分析主要内容:1、对偶问题及其性质;2、 对偶单纯形法;3、 灵敏度分析。

重点与难点:对偶问题与原问题的对应关系,对偶问题的基本性质,对偶单纯形法的求解步骤,灵敏度分析的方 法。

要求:理解线性规划对偶问题的性质,熟练掌握对偶单纯形法的求解步骤和灵敏度分析的方法和技巧,能够用这些数学方法解决实际问题。

§ 1对偶问题的对称形式一、对偶问题弓侧,某工厂在计划期内要安排生产甲、乙两种产品,已知生产单位产品所需要的设备台时及 A 、B 两种原材料的消耗,该工厂每生产一件产品甲可获利 2元,每生产一件产品乙可获利 3元,问应如何安排计划才能使该工厂获利最多?解:设X i 、X 2分别为甲、乙两种产品的产量作一比较:若用一个单位台时和 4个单位原材料 A 生产一件产品甲,可获利 2元,那么生产每件产品甲的设备台 y^ 4y^ 2同理,将生产每件乙产品的设备台时和原材料出租和出让的收入应不低于生产一件乙产品的利润。

即:2力 4y 33将工厂所有设备台时和资源都出租和出让,其收入为则目标函数maxz 二2x 「3x 2x 「2x 2 岂8i4x 1 - 16 i4x 2 兰12约束条件-x 1,x^ 0(1)不再生产甲、乙产品,而将其出租或出售 3分别为出租单位设备台时的租金和出让单位原材料这时要考虑每种资源的定价问题,设A 、B 的附加额。

时和原材料出租和出让的收入应不低于生产一件甲产品的利润。

即:。

=8y 〔+ 16y 2 + 12y 3对工厂来说,••越大越好;但对接受者来说,支付的愈少愈好,所以工厂只能在满足》所有产品的利润前提下, 使其总收入尽可能小,才能实现其愿望。

为此,得到如下模型:min =8y 1 16y 212y 3"+4丫2工 2< 2y i +4y ^ 3 J j > 0 , j =1,2,3我们就称(2)为模型(1)的对偶问题。

对偶理论与灵敏度分析

对偶理论与灵敏度分析
对偶理论与灵敏度分析
第三章 对偶理论与灵敏度分析
第一节 对偶问题的提出
例:常山机械厂生产Ⅰ和Ⅱ两种产品。生产中需使用A、B、C三种设备进行加工,加工每件Ⅰ产品或Ⅱ产 品所需的设备机时数、利润值及每种设备可利用机时数列于下表,请问:充分利用设备机台时,工厂应生 产Ⅰ和Ⅱ产品各多少件才能获得最大利润?试列出相应的线性规划数学模型。
4x1 +2x2 - x3 20 y2 x1,x2 , x3 0 解:该问题的对偶问题: min w = 10 y1 + 20 y2 s.t. y1 + 4y2 10
y1 + 2y2 1 2 y1 - y2 2
y1,y2 0
第一节 对偶问题的提出
例:写出下列线性规划问题的对偶问题 min w = x1 + 2x2 + 3x3
解:化为对称形式。 令 x2 x2,x3 x3 x3 (x3 0, x3 0) max z c1x1 c2x2 c3x3 c3x3
s.t. a11x1 a12x2 a13x3 a13x3 b1
aaa222a111xxx2111x1 aaa222a222xx2x2222x2 aaa222a333xxx23333x3 aaa222a333xxx23333x3 bbb222b2 a3a13x11x1 a3a23x22x2 a3a33x33x3 a3a33x33x3 b3b3 x1, x2 , x3, x3 0
a21x1 + a22x2 + … + a2nxn ≤ b2 ……
am1x1 + am2x2 + … + amnxn ≤ bm xj ≥ 0 (j = 1,2,…,n)
则称下列 LP 问题
min w = b1 y1 + b2 y2 + … +bm ym s.t. a11y1 + a21 y2 + … + am1ym ≥ c1

第2章对偶理论与灵敏度分析

第2章对偶理论与灵敏度分析

五.互补松弛性(松紧定理)
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;
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。也即:
n
若yˆi 0, 则有 aij xˆ j bi ,即xˆsi 0
n
j 1
若 aij xˆ j bi ,即xˆsi 0, 则有yˆi 0
minW=bTy
bT (12 8 16 12 )
y1 y2 y3
4x1 16 4x2 12
x1 x2 0
minW=12y1+8y2 +16y3+12y4
y4
ATy CT
AT 2140
2204
y1
CT
y2 y3
2 3
y4
2y1 +y2 +4y3 2 2y1 +2y2 +y4 3 y1 … y4 0
x (0,5,0)
对于对偶问题的可行解y (5,0)
有 80.
由弱对偶性,最优目标函数值z* *有上.下界。 25 z* * 80
互补松弛定理: 在线性规划问 题的最优解中,
一 . 对称性 :
对偶问题的对偶是原问题
二. 弱对偶性:
若x′是原问题的可行解,y′是对偶问题的可行 解。则有 cx′≤y′b
弱对偶性的三个推论
推论(1): 原问题任一可行解的目A标≦函Z数=W值是≦其B对偶
问题目标函数值的下界,反之对偶问题任一可行解的 目标函数值是其原问题目标函数值的上界。
推论(2): 若原问题(对偶问题)为无界解,则其对 偶问题(原问题)无可行解。注 : 其逆不成立。
由此y1,y2,y3的取值应满足:

第二章对偶理论及灵敏度分析

第二章对偶理论及灵敏度分析
三、非对称形式的原-对偶问题
四、对偶问题的写法
第3页,共68页。
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引言
在实际问题中,一个问题的优化往往可以从不同的 两个角度提出问题。
譬如,要求在有限资源条件下生产利润最大;或在一 定生产能力条件下使资源消耗最少。
所以,在线性规划中,对任一给定的求最大值问题,相 应也存在一个求最小值的问题。且两者包括有相同的数据。
6x3 4
1
x1 x1
x2 x3 x3 , x2 , x3 , x3 0
4
x1x, 1x2,
x2 x3
x3 x3 , x3 0
4
第14页,共68页。
max z x1 4 x2 3 x3 3 x3
2 x1 3 x2 5 x3 5 x3 2
3 x1 x1 x2
m aaay111iin21 nyyyw1110 a aab(1222iyn12 y1yy222 1,b2 2 ,y2 ,aam a mmm)12 nyyymmm bmycccm 12n
(2.4)
第7页,共68页。
矩阵形式表示的原问题与对偶问题
原问题: maxz CX XAX0b (2.5)
4 3 3
5
y
1
6 y 2
y 3
y 3
3
y1 , y 2 , y 3 , y 3 0
min w 2 y1 y 2 4 y 3
2 y1 3 y2 y3 1
3 5
y1 y1
y2 6y
y3 4 2 y3 3
5
y
1
6
y2
y3
3
y1 0 , y 2 0 , y 3无约束
第15页,共68页。
min w 2 y1 y 2 4 y 3

运筹学-对偶理论及灵敏度分析

运筹学-对偶理论及灵敏度分析

1 − 2 ≥
1, 2 ≥ 0
max =
=
≥0
s.t.ቊ
原问题
原问题与对偶问题
综上所述,我们可以归纳
原问题与对偶问题
= 21 + 32
1 + 22 ≤ 8
41
≤ 16
s. t.
42 ≤ 12
1 , 2 ≥ 0
min = 81 + 162 + 123
恒有cx≤ yb
③最优性:x是原问题的可行解,y是对偶问题的可行
解,且有cx=yb,则x是原问题的最优解,y是对偶问题
的最优解
④强对偶性:若原问题及对偶问题均有可行解,
则两者均具有最优解,且最优解的目标函数值相同
⑤松紧定理:在线性规划问题的最优解中,对应
某一约束条件的对偶变量值为非零,则该约束条件取
40
X1
15
1
3/2
0
-1/2
1/2
0
0
X5
9
0
3/2
0
-3/2
1/2
1
50
x2
15/2
0
-1/4
1
3/4
-1/4
0
用x1‘替换x1
以x1‘作为换入变量,x1作为换出变量
灵敏度分析
增加一个约束条件的变化
计划生产如下所示:
产品
资源
产品A
产品B
资源总量

1
2
30
劳动日
3
2
60
仓库
0
2
24
利润
40
50
产品A、B增加一道检验程序,A检测3小时/件,B检测2小时/件,

[学习]对偶理论和灵敏度分析

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maxw=5y1+4y2+6y3
s.t. y1+2y2 ≥2
y1
+y3 ≤3
-3y1+2y2+y3 ≤ -5
y1 -y2 +y3 = 1
y1≥0 ,y2≤0,y3无约束
minz=2x1+3x2-5x3+x4
比较原问题 s.t. x1+x2-3x3+x4≥5
和对偶问题
2x1 +2x3-x4≤ 4
x2+x3+x4 = 6
19
当B为最优基时,XB为最优解时,则有:
CN-CBB-1N≤0 -CBB-1≤0
∵CB-CBI=0
代入得:
整理得:
CN-CBB-1N+CB-CBI≤0 C-CBB-1(B+N)≤0
C-CBB-1 A≤0 -CBB-1≤0
令CBB-1为单纯形乘子,Y‘=CBB-1 则:
C-Y’ A≤0
Y’ A≥C’
CB
YB
b
y1
24
y1
-x1+2x2-3x3 = 12 2x1+x2+2x3 ≤ 8 x1+3x2-x3 ≥ 15 x1≥0 x2≤0 x3: Free
max y=6w1+12w2+8w3+15w4 s.t. 3w1- w2+2w3+ w4≤ 2
-w1+2w2+ w3+3w4 ≥ 4 2w1- 3w2+2w3- w4 = -1 w1 ≥ 0,w2Free,w3 ≤ 0,w4 ≥ 0
2 C(0,1)
1 B(1.9,0.4)
O(0,0) 0
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