3第三章 对偶理论和灵敏度分析(第6节)

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大纲解读第三章对偶问题与灵敏度分析

大纲解读第三章对偶问题与灵敏度分析
问题有最优解则原(对偶)问题也有最优解,且它 们的目标函数值相等,(5)互补松弛性定理。
2、领会:(1)对称性,(2)弱对偶性,(3) 无界性,(4)强对偶定理,(5)互补松弛性定理 及其应用。
3、应用:运用互补松弛性定理求解线性规划问题。
(三)对偶解的经济解释
1、识记:(1)对偶解与影子价格,(2)影子价 格的特点。
一、考核知识点 (一)对偶模型 (二)对偶性质 (三)对偶解的经济解释 (四)灵敏度分析
பைடு நூலகம்
(一)对偶模型 1、识记:(1)原问题与对偶问题的关系,(2)
对偶问题的转换。 2、领会:(1)研究对偶问题的原因, (2)原问题与对偶问题的关系。
(二)对偶性质
1、识记:(1)对偶问题的对偶就是原问题,(2) 弱对偶性,(3)对偶(原)问题无可行解则原 (对偶)问题不可能有最优解,(4)对偶(原)
2、领会:影子价格的经济指导意义和管理决策价 值。
3、应用:怎样利用影子价格改善经营策略。
(四)敏感性分析
1、识记:(1)约束方程右边项变化的敏感分析, (2)增加新的决策变量的敏感性分析,(3)目标 函数系数变化的敏感性分析,(4)投入或技术系 数变化的敏感性分析。
2、领会:(1)敏感性分析的意义及其必要性, (2)如何进行敏感性分析。

运筹学 03 对偶理论及灵敏度分析

运筹学 03 对偶理论及灵敏度分析

目标函数取值 变量 目标函数系数 常数 约束条件系数 变量 - 约束 约束 - 变量
例2:将下述线性规划作为原问题,请转换为 对偶问题 max z=5x1+3x2+2x3+4x4 5x1+x2+x3+8x4≤8 2x1+4x2+3x3+2x4=10 x1≥0,x2≥0,x3任意,x4任意
1 对偶理论
对偶问题的提出 原问题与对偶问题的数学模型 原问题与对偶问题的对应关系 对偶问题的基本性质 影子价格 对偶单纯形法
对偶问题的提出
例1:某厂利用现有资源(设备A、设备B、 调试工序)生产两种产品(产品Ⅰ、产品Ⅱ),有 关数据如下表。问如何安排生产,使厂家利润 最大? 产品Ⅰ 产品Ⅱ 资源限量 0 5 15 6 2 24 1 1 5 2 1
CX*=bTY*
从弱对偶性可得到以下重要结论: (1)极大化问题(原问题)的任一可行解所对应的目 标函数值是对偶问题最优目标函数值的下界。 (2)极小化问题(对偶问题)的任一可行解所对应的 目标函数值是原问题最优目标函数值的上界。 (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。
原问题与对偶问题的数学模型
原问题 max z=2x1+x2 5x2≤15 6x1+2x2≤24 x1+x2≤5 x1,x2≥0 互为对偶问题 厂 家 对偶问题 min w=15y1+24y2+5y3 6y2+y3≥2 5y1+2y2+y3≥1 y1,y2,y3≥0

北交大交通运输学院《管理运筹学》知识点总结与例题讲解第3章 对偶理论与灵敏度分析

北交大交通运输学院《管理运筹学》知识点总结与例题讲解第3章 对偶理论与灵敏度分析

⎟ ⎟ ⎟⎟⎠
⎪⎩x1, x2 ,", xn ≥ 0
min z = b1y1 + b2y2 +" + bm ym
(3-5)
⎪⎧⎜⎛ s.t.⎪⎪⎪⎪⎨⎜⎜⎜⎜⎝
a11 a12 #
a1n
a21 a22 #
a2n
" "
"
am1 ⎟⎞⎜⎛ y1 ⎟⎞ ⎜⎛ c1 ⎟⎞
am2 #
amn
⎟⎜ y ⎟⎟⎟⎠⎜⎜⎜⎝#y
+ −
y3* =3 y3* = 4
把 X * 代入原问题 3 个约束中可知原问题式(3)是不等式,故 y 3 * =0,然后解方程组
得到
⎧⎪ ⎨ ⎪⎩
2y1* 3y1*
+ +
3y2* =3 2 y2* = 4
⎧⎪ ⎨ ⎪⎩
y1* =6/5 y2* = 1/ 5
故对偶最优解为 Y * =(6/5,1/5,0), z * =w * =28.
⎪⎪⎪⎨22yy11++3yy22
− +
y3 y3
≥2 ≥3
⎪⎪3y1 + 2 y2 − y3 ≥ 4
⎪⎩y1, y2 , y3 ≥ 0
由于 x 3 * =x 4 * =4>0,故对偶问题约束方程式(3)、(4)是等式约束,即对 Y * 成立等式
⎧⎪ ⎨ ⎪⎩
2y1* 3y1*
+ +
3 y2* 2 y2*
推论 3 若原始问题可行,则其目标函数无界的充要条件是对偶问题没有可行解。
定理 3.2 最优性准则定理
若 X 和 Y 分别为互为对偶问题的线性规划(3-5)与(3-6)的可行解,且使 CX = bT Y T ,

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。

对偶理论及灵敏度分析

对偶理论及灵敏度分析

问 题 的 导 出
工 时 材 料 单件利润
1 1 2
•出卖资源获利应不少于生产产品的获利; 约束 •价格应该尽量低,这样,才能有竞争力; 目标
•价格应该是非负的
A
B
1
4 3
C
1
7 3
拥有量
问 题 的 导 出
工 时 材 料 单件利润
1
1 2
3
9
用y1和y2分别表示工时和材料的出售价格 总利润最小 保证A产品利润 min W=3y1+9y2 y1+y2≥2
保证B产品利润
保证C产品利润
y1+4y2≥3
y1+7y2≥3
售价非负
y1≥0
y2≥0
A
B
1
4 3
C
1
7 3
拥有量
问 题 的 导 出
工 时 材 料 单件利润
1
1 2
3
9
minW 3 y1 9 y2
y1 y 2 2 y 4y 3 1 2 s.t. y1 7 y 2 3 y1 0, y 2 0
对 称 形 式 的 对 偶 问 题
max Z CX
对 偶 问 题 的 定 义
AX b s.t. X 0
minW b Y
T
T
T T T A Y C s.t. T Y 0
或 min Yb
YA C s.t. Y 0
对 称 形 式 的 对 偶 问 题
4 y1 8 y 2 12 y 3 4 5 y 9 y 13y 2 1 2 3 3 6 y1 10 y 2 y1符号不限, y 2 0, y 3 0

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

3对偶问题与灵敏度分析解析

3对偶问题与灵敏度分析解析
该线性规划问题与原问题互为对偶问题
max z=70x1+120x2 s.t. 9x1+4x2≤360
4x1+5x2≤200 3x1+10x2≤300 x1,x2≥0
对偶的定义
(LP) Max z = CX (DP) Min w = Yb
s.t. AX ≤ b
s.t. YA ≥ C
X≥0
Y≥0
若一个问题的某约束为等式, 那么对应的对偶问题的相应变量无非负限制; 反之, 若一个问题的某变量无非负限制, 那么对应的对偶问题的相应约束为等式。
影子价格非资源的市场价格,而是指系统达到 最优状态时,资源的单位变化引起目标最优值的变化
什么是对偶单纯形法?
对偶单纯形法是求解线性规划的另一的基本方法。 它是根据对偶原理和单纯形法的原理而设计出来的, 因此称为对偶单纯形法。不要简单理解为是求解对偶 问题的单纯形法。
由对偶理论可以知道,对于一个线性规划问题,我 们能够通过求解它的对偶问题来找到它的最优解。
运筹学 ——第3章 对偶问题与灵敏度分析
本讲内容
什么是对偶问题 单纯形法的矩阵描述 对偶问题的性质 线性规划的灵敏度分析
什么是对偶问题?
对偶问题的提出
考虑上一讲的生产计划问题,若设备和原料都用 于对外加工,工厂收取加工费。试问:该厂设备 工时、劳动力和原料该如何定价?
显然,工厂给这些生产要素定价,既要保证自己的利益, 又要使自己的价格具有竞争力
原问题(或对偶问题)
目标函数 max

m个





=
n个

≥0

≤0
无约束
约束条件右端项
目标函数变量的系数

对偶问题与灵敏度分析

对偶问题与灵敏度分析
②告诉经营者以怎样的代价去取得紧缺资源。 ③提示设备出租或原材料转让的基价。 ④告诉经营者补给紧缺资源的数量,不要盲目大量补给。 ⑤借助影子价格进行内部核算。
第一讲 对偶理论
解释例1的对偶问题的数学模型
Max Z= 3x1 +5 x2
x1
≤8
S.t.
2x2 ≤12 3x1 +4 x2 ≤36
x1 , x2 ≥0
第一讲 对偶理论
一、对偶问题
• 对原企业而言,它用于出租或转让的资源收益不应 低于自行生产产品所获得的利润,才肯出租或转让。
• 在这个问题上厂长面临着两种选择:自行生产或出 租设备。首先要弄清两个问题:
①如何合理安排生产,取得最大利润? ②为保持利润水平不降低,资源转让的最低价格是多少?
• 问题 ①的最优解:x1=4,x2=6,Z*=42。
(3) 按照θ=Min{j /alj | alj<0 }= k /alk确定xk进基变量。 (4) 以alk为主元素,按单纯形法的方法进行迭代,得到新的表重复
(2).
第一讲 对偶理论
例题:使用对偶单纯形法
• Min W= 8y1+12y2+36y3
y1 + 0y2 + 3y3 ≥ 3 S.t. 0y1 + 2y2 + 4y3 ≥ 5
此时,同时达到最优解
j 1
i 1
Z bi
*

yi*
bi为第i种资源的拥有量
• 说明yi是右端项bi每增加一个单位的第i种资源对目标函数Z的贡献。 • 对偶变量 yi在经济上表示原问题第i种资源的边际价值。
• 对偶变量的值 yi*所表示的第i种资源的边际价值,称为影子价值。

3对偶理论与灵敏度分析

3对偶理论与灵敏度分析

❖ 问题标准化后,价值系数全非正; 所有约 束条件全是不等式。
❖ 一般,当问题中的变量多于约束条件时,用 对偶单纯形法计算可以减少计算工作量。
2020/3/4
交通运输本科适用
27
Operations Research
3-2 对偶单纯形法
例:已知线性规划问题: 试用对偶理论证明该 线性规划问题无最优解。
18
Operations Research
3-2 对偶单纯形法
❖ 对偶单纯形法则是从原问题的一个对偶
可行解(满足所有的 j c j CB1Pj 0 ) ❖ 出发,以基变量值是否全部非负为检验数,
连续迭代到原问题的可行解为止。
2020/3/4
交通运输本科适用
19
Operations Research
❖ 反之,若原问题的第j个变量是自由变量,则 其对偶问题的第j个约束为等式。
❖ ***根据对偶的定义及前述的两个性质,可以 求出任何形式的线性规划的对偶规划。***
2020/3/4
交通运输本科适用
9
Operations Research
3-1线性规划对偶问题
min z 2x1 x2 4x3
3-2 对偶单纯形法
❖ 两种算法最终的结果是一样的,区别是对 偶单纯形法的初始解不一定要满足原问题的 可行性,而只要求所有检验数都非正即可,
❖ 在保证所得解始终是对偶可行解的前提下, 连续迭代到原问题的基可行解,从而取得问 题的最优解。
2020/3/4
交通运输本科适用
20
Operations Research
4x3 4x4

x5 2 x6 3
x1, x2, x3, x4, x5, x6 0

运筹学精品课件之 对偶问题和灵敏度分析

运筹学精品课件之 对偶问题和灵敏度分析
82 0 0 -10/3 0 -11/3 -2产品工艺结构改变) (1)、非基变量Xj工艺改变 只影响单纯形表Pj 列, σ j .
关键看σ j 0? 还是>0? . 用(三)类似方法解决。
(2)、基变量Xj工艺改变,复杂
例:产品A工艺改变,对甲、乙需求变为2,2。 利润为7,问最优方案如何?
0 X4 2 8 X2 10
80
1 0 0 1 -1/2 1 1 1 0 1/2 -5 0 -2 0 -7/2
这时最优方案发生了改变。
基变量Xj工艺改变
•也可能 B-1 b出现负数
•检验数与基变量均不满足最优解要求
例 p1’ = 1
3
C1’ = 7
p一1’ = B-1 p1’ = σ一1’= -4
(2)、 b1改变, b1=30 ,B-1 b= 2 -1
30 40 =
-1 1 20 -10
5 X1 40 1 0 0 2 -1 8 X2 -10 0 1 1 (-1) 1
120 0 0 -2 -2 -3
5 X1 20 1 2 2 0 1 0 X4 10 0 -1 -1 1 -1
100 0 -2 -4 0 -5
问:如何安排产品产量,可获最大利润?
解 maxZ=5X1 +8X2 +6X3
X1+ X2 + X3+X4 = 12 X1+2X2+2X3 +X5 =20
X1 … X5 0
58 60 0
X1 X2 X3 X4 X5 0 X4 12 1 1 1 1 0 0 X5 20 1 2 2 0 1
058 60 0
② C1改变 C1=10, σ 5 =2>0 ,换基

《运筹学》第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及答案

《运筹学》第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及答案

《运筹学》第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及答案一、填空题1. 在线性规划问题中,若原问题存在最优解,则其对偶问题也一定存在最优解,这是线性规划的基本性质之一,称为______。

答案:对偶性2. 在线性规划问题中,若原问题与对偶问题均存在可行解,则它们均有______。

答案:最优解3. 对于线性规划问题,若原问题约束条件系数矩阵为A,目标函数系数向量为c,则其对偶问题的目标函数系数向量是______。

答案:c的转置(c^T)二、选择题1. 线性规划的原问题与对偶问题之间的关系是:A. 原问题的最优解和对偶问题的最优解相同B. 原问题的最优解是对偶问题的最优解的负数C. 原问题的最优解与对偶问题的最优解互为对偶D. 原问题的最优解和对偶问题的最优解没有关系答案:C2. 在线性规划中,若原问题不可行,则其对应的对偶问题:A. 可行B. 不可行C. 无界D. 无法确定答案:B三、判断题1. 线性规划的原问题和对偶问题具有相同的可行解。

()答案:错误2. 若线性规划的原问题存在唯一最优解,则其对偶问题也一定存在唯一最优解。

()答案:正确四、计算题1. 已知线性规划问题:max z = 3x1 + 2x2s.t.x1 + 2x2 ≤ 42x1 + x2 ≤ 5x1, x2 ≥ 0求该问题的对偶问题,并求解原问题和对偶问题的最优解。

答案:对偶问题为:min w = 4y1 + 5y2s.t.y1 + 2y2 ≥ 32y1 + y2 ≥ 2y1, y2 ≥ 0原问题和对偶问题的最优解如下:原问题最优解:x1 = 2, x2 = 1,最大利润z = 8对偶问题最优解:y1 = 2, y2 = 1,最小成本w = 82. 某工厂生产甲、乙两种产品,生产一件甲产品需要2小时的机器时间和3小时的工人劳动时间,生产一件乙产品需要1小时的机器时间和1小时的工人劳动时间。

工厂每周最多能使用12小时的机器时间和9小时的工人劳动时间。

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,
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cm +1 − zm +1
… … … … … … … …
ck xk a1k … alk … amk
ck − zk
… … … … … … … …
cn xn a1n … aln … amn
cn − zn
第24页 页
1. 换出变量的确定 为了使原问题的解在迭代过程中由不可行变为可行 , 首先被换出的变量应该是取值为负数的变量,因 首先被换出的变量应该是取值为负数的变量, 为它是造成原问题不可行的根本原因。 为它是造成原问题不可行的根本原因。 总存在 小于 0 的 b’i , min{ bi′ bi′ < 0} = bl′ 为换出变量。 令其对应的变量 xl 为换出变量。
* * * y 1 = 1 .5 , y 2 = 0 .125 , y 3 = 0 由原问题最优单纯形表可知: 由原问题最优单纯形表可知:
第3页 页
* 其它条件不变的情况下: y 1 = 1 .5 ⇒ 其它条件不变的情况下 : 设备增 ) (1)
加一台时, 加一台时 , 该厂按最优计划生产 可多获利 1.5 元。 x2
第15页 页
原问题变量 cj CB 0 0 3 XB x3 x4 x2 c j– z j b 2 16 3 2 x1 1 4 0 2 3 x2 0 0 1 0
原问题松弛变量 0 x3 1 0 0 0 0 x4 0 1 0 0 0 θi x5 -1/2 0 1/4 -3/4 2 4 -
1 3 现有生产计划中产品 I 的隐含成本 = ( y 1 , y 2 , y 3 ) P1 = 0 , 0 , 4 4 0 页 第16页
4x1=16 x1+2x2=8 4x2=12 (4,2) x1
* * x1 = 4, x 2 = 2, z * = 14
x2
4x1=16 x1+2x2=9 4x2=12 (4, 2.5) x1
* * x1 = 4, x2 = 2.5, z * = 15.5
第4页 页
* 其它条件不变的情况下: y 2 = 0 .125 ⇒ 其它条件不变的情况下 : 原材料 (2) )
对偶单纯形法:迭代过程中, 对偶单纯形法 : 迭代过程中 , 一直保持对偶问题 可行,原问题逐步由不可行变为可行。 可行,原问题逐步由不可行变为可行。
第23页 页
二 、 对偶单纯形法中换入变量和换出变量 的确定
cj CB c1 … cl … cm XB x1 … xl … xm c j– z j b b’1 … b’l … b’m c1 x1 1 … 0 … 0 0 … … … … … … … … cl xl 0 … 1 … 0 0 … … … … … … … … cm xm 0 … 0 … 1 0 cm+1 xm+1 a1,m+1 … al,m+1 … am,m+1
第18页 页
现有生产计划中产品 I 的隐含成本 = ( y 1 , y 2 , y 3 ) P1 =
第七节 对偶单纯形法
一、对偶单纯形法的求解思路
1. 单纯形法的求解过程 (1)单纯形表的右端常数列中的数据在迭代过程 ) 中一直为非负: 中一直为非负 : 从而确保原问题每次迭代得到的 新基解都是可行解。 新基解都是可行解。
第13页 页
例:
max z = 2x1 + 3x2
x1 + 2 x2 ≤ 8 ≤ 16 4 x1 4 x 2 ≤ 12 x1, x2 ≥ 0
s .t .
max z = 2x1 + 3x2
= 8 x1 + 2 x2 + x3 + x4 = 16 4 x1 4 x2 + x 5 = 12 x1 , x2 , x3 , x4 , x5 ≥ 0
* * x1 = 4, x 2 = 2, z * = 14第6页 页=* 4, x 2
= 2, z = 14
*
y i* 是一种机会成本 2. 影子价格
种资源的市场价格低于影子价格时: 当第 i 种资源的市场价格低于影子价格时: 企业自己进行生产。 企业自己进行生产。
种资源的市场价格高于影子价格时: 当第 i 种资源的市场价格高于影子价格时: 企业将已有资源卖出。 企业将已有资源卖出。
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( 2) 单纯形表的检验数列中的数据在迭代过程中逐 ) 步满足全部非正: 步满足全部非正:从而确保对偶问题的解随着迭代过 程由不可行逐渐变为可行。 程由不可行逐渐变为可行。 当由单纯形表的检验数行所得出的对偶问题的基解也 是可行解时,原始问题和对偶问题同时达到最优。 是可行解时,原始问题和对偶问题同时达到最优。
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当由单纯形表的右端常数列所得出的原问题的基
解也是可行解时, 原始问题和对偶问题同时达到 解也是可行解时 ,
最优。 最优。
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单纯形法: 迭代过程中, 一直保持原问题可行, 单纯形法 : 迭代过程中 , 一直保持原问题可行 , 对偶问题逐步由不可行变为可行。 对偶问题逐步由不可行变为可行。
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3. 资源 i 的市场价格是已知数,而它的影子价格则 的市场价格是已知数, 的利用情况,为未知数。 有赖于资源 i 的利用情况,为未知数。 因企业生产任务、产品结构发生变化, 因企业生产任务、产品结构发生变化,资源的影子 价格也随之改变。 价格也随之改变。 例如: 例如: 种产品, 种产品, 企业原来只生产 2 种产品,现在生产 3 种产品,其 它条件不变。 它条件不变。
i =1
m
第 j 种产品的产值
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种产品隐含成本: 第 j 种产品产值 > 第 j 种产品隐含成本:生产第 j 种产品有利。 种产品有利。—— 检验数大于 0 。 种产品隐含成本: 第 j 种产品产值 < 第 j 种产品隐含成本:生产第 j 种产品无利。 种产品无利。—— 检验数小于 0。 。 为产品定价时, 为产品定价时 , 产品的价格要大于该产品的隐含 成本。 成本。
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s .t .
原问题变量 cj CB 0 0 0 XB x3 x4 x5 c j– z j b 8 16 12 2 x1 1 4 0 2 3 x2 2 0 4 3
原问题松弛变量 0 x3 1 0 0 0 0 x4 0 1 0 0 0 x5 0 0 1 0 θi 4 3
1 现有生产计划中产品 I 的隐含成本 = ( y 1 , y 2 , y 3 ) P1 = (0 , 0 , 0 ) 4 0
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2. 换入变量的确定 (1)确保换入的变量取值不再为负数 ) 为换入变量, 设 xk 为换入变量,则需要以 al k 为枢轴元素进行旋 转运算,从而得到新的基解。 转运算,从而得到新的基解。
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* 其它条件不变的情况下: y 3 = 0 ⇒ 其它条件不变的情况下 : 原材料 (3) )
B 增加 1kg 时,该厂按最优计划 生产可多获利 0 元。 x2
4x1=16 x1+2x2=8 4x2=12 (4,2) x1
* x1
x2
4x1=16 x1+2x2=8 4x2=13 (4,2) x1
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2. 对偶单纯形法的求解过程 (1)单纯形表的检验数列中的数据在迭代过程中 ) 一直为非正: 一直为非正 : 从而确保每次迭代得到的对偶问题 的新基解都是可行解。 的新基解都是可行解。 (2)单纯形表的右端常数列中的数据在迭代过程 ) 中逐步满足全部非负: 中逐步满足全部非负 : 从而确保原问题的解随着 迭代过程由不可行变为可行。 迭代过程由不可行变为可行。
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问题 1
max z = 2 x 1 + 3 x 2 x1 + 4 x1 + x1 , x 2 2 x2 4 x2 ≥ 0 ≤ ≤ ≤ 8 16 12
问题 2
max z′ = 2 x1 + 3 x2 + 4 x3 2 x2 + x3 x1 + 4x + x3 1 4 x2 + x3 x1 , x2 , x3 ≥ 0 ≤ 8 ≤ 16 ≤ 12
的对偶问题: 问题 1 的对偶问题: 的对偶问题: 问题 2 的对偶问题: 二者不相等。 二者不相等。
(y
* 1
* y2
* y3
) )
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(y
* 1
* y2
* y3
4. 在最优生产计划下: 在最优生产计划下: 如果第 i 种资源未被用完,则表明该资源的影子价 种资源未被用完, 格为 0 ; 如果第 i 种资源的影子价格不为 0 ,则表明该资源 在生产中被完全用完。 在生产中被完全用完。 由互补松弛性质可知
第六节 对偶问题的经济解释
原问题
max z = CX s.t . AX ≤ b X ≥0
对偶问题
min ω = Yb s.t . YA ≥ C Y ≥0
z* = ω * =

j =1
m
c j x* = j

i =1
m
bi y i*
y
* i
∂z* = ∂bi
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的最优解的经济意义是: 对偶问题 yi* 的最优解的经济意义是 : 在其它条件 不变的情况下, 不变的情况下,单位资源 i 变化所引起的目标函数 的变化。 最优值 z* 的变化。 即,在资源最优利用的条件下,对第 i 种资源的估 在资源最优利用的条件下, 因为这种估价不是资源的市场价格, 价。因为这种估价不是资源的市场价格,而是根据 资源在生产中作出的贡献而作出的估价, 资源在生产中作出的贡献而作出的估价,为区别起 见,称为影子价格(shadow price)。 称为影子价格( )
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