运筹学 第二章线性规划的对偶理论(研究生)
运筹学第二章__线性规划的对偶理论a管理精品资料
原问题 决策变量X 松弛变量XS
基变量XB 非基变量XN
对偶问题 松弛变量YS 决策变量Y
非基变量YN 基变量YB
证明: (1)由 max z CX max z CX
AX b X 0
AX X S b X 0, X S 0
得: min w Yb
min w Yb
YA C
YA Y S C
将上述结果,代入原问题的约束方程,得二
元线性方程组
2 x3 3x4 20 3x3 2 x4 20
解得 x3 x4 4
所以原问题的最优解为 X00,0,4,4T,
相应的最大值Z=28。
原问题与对偶问题解的对应关系:
第四节 影子价格 (LP模型计算结果的经济解释)
在最优条件下,原问题和对偶问题的目 标函数分别是:
对偶问题: max z=24y1+ 15y2 +30y3 - 10y4 s.t - 4y1- 3y2 + 0y3 + 2y4 ≥ 7 2y1+ y2 + 5y3 – 2y4 = 4 - 6y1+ 2y2 + 3y3 + 4y4 ≤-3 y1 ≤ 0 , y2≥0, y3无约束,y4≥0
原问题与对偶问题的一般对应关系见表2-2。
矩阵形式: 原问题
max z CX AX b X 0
对偶问题
min w Yb YA C Y 0
第二节 原问题与对偶问题的一般对应关系
例1、例2.结论:LP对偶问题的对偶问题就是原问题。
例3. 写出下列LP的对偶问题
原问题: min z=7x1+ 4x2 -3x3 s.t - 4x1+ 2 x2 - 6x3 ≤ 24 → y1 ≤0 -3x1+ x2 +2x3 ≥ 15 → y2 ≥ 0 5x2 +3x3 = 30 → y3 无约束 2x1- 2x2 +4x3 ≥ -1 → y4 ≥0 x1 ≤ 0 , x2取值无约束,x3≥0
运筹学课件第二章线性规划的对偶理论及其应用
– 原问题为基础可行解,对偶问题为非可行解,但满足
互补松弛条件;则当对偶问题为可行解时,取得最优 解
13
2.2.5 原问题检验数与对偶问题的解
• 在主对偶定理的证明中我们有:对偶(min型)变量的最 优解等于原问题松弛变量的机会成本,或者说原问题松 弛变量检验数的绝对值
• 容易证明,对偶问题最优解的剩余变量解值等于原问题 对应变量的检验数的绝对值
1
1/2 5/2
1
1
0
1/2 3/2
0
0
0
1/2 3/2
OBJ=
39
9/2
3
6
6
0
3/2
3/2
cj - zj
1/2
0
0
0
0
3/2 -M-3/2
0
x4
4
0
0
1
1
1
1
3
5
x1
6
1
0
2
2
0
1
1
3
x2
4
0
1
1
(1)
0
1
2
OBJ=
42
5
3
7
7
0
2
1
cj - zj
0
0
1
1
0
2 -M+1
0
x4
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
8
0
1
0
0
1
0
1
5
x1
数值,
g(Y0)=Y0b= CBB1 b
而原问题最优解的目标函数值为
f(X0)=CX0= CBB1 b 故由最优解判别定理可知Y0 为对偶问题的最优解。证毕。
第二章对偶理论
3 5
x1 , x2 , x3 0
解:首先将原式变形
max Z 2 x1 3 x2 4 x3
2 x 3 x2 5 x3 2
3 x1 x2 7 x3 3
x1 4 x2 6 x3
5
x1 , x2 , x3 0
注意:以后不强调等式右段项 b≥0,原因在对偶单
纯型表中只保证 而j 不0 保证
=(1.1),分别是
(P_)_ 和__(D)的可行解。Z=10 ,W=40,故有
C X < Y b ,弱对偶定理成立。由推论⑴可知,W 的最
小值不能小于10,Z 的最大值不能超过40。
例二、已知
p : max Z x1 2x2
D : minW 2 y1 y2
x1 x2 x3 2
2x1 x2 x3 1
n
j 1
aij
yi
cj
(对偶问题)
yi 0
目标函数 约束条件
原问题
对偶问题
max
min
≤
≥
变量数量 约束条件个数
约束条件个数 变量数量
例三、
23
x1
x2
原问题
12 y1 2
2
≤ 12
8
y2
1
2
≤
8
16 y3 4 0 ≤ 16 12 y4 0 4 ≤ 12
对偶问题 2 3
二、线性规划的对偶理论
原问题 问题无界
无可 行解
对偶问题 无可 行解
问题无界
(对)
y1 y1
y1
y2 y2 0, y2
2 1 0
无可 行解
推论⑶.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。
运筹学(第2章 线性规划的对偶理论)
min w 15 y1 24 y 2 5 y 3 6 y 2 y 3 y4 2 s.t 5 y1 2 y 2 y 3 y5 1 yi 0
分别用单纯形法求解上述2个规划问题,得到最终单纯形表如 下表:
原问 题最 优表
XB x3 x1 x2
-2 3 -3 1 5 7 1 -4 -6
2 y1 3 y2 y3 2 3 y y 4 y 3 1 2 3 5 y1 7 y2 6 y3 4 y1 , y2 , y3 0
(2) 非对称型对偶问题 若给出的线性规划不是对称形式,可以先化成对 称形式再写对偶问题。也可直接按教材表2-2中的对 应关系写出非对称形式的对偶问题。
y2
y3
1/4
1/2
-4/5
15/2 15/2
1
0 0
0
1 0
-1/4
1/2 7/2
1/4
-3/2 3/2
j
原问题与其对偶问题的变量与解的对应关系: 在单纯形表中,原问题的松弛变量对应对偶 问题的变量,对偶问题的剩余变量对应原问 题的变量。
弱对偶性;强对偶性;
最优性; 无界性; 互补松弛性
性质1 对称性定理:对偶问题的对偶是原问题 min W= Y b s.t. YA ≥ C Y≤0
对偶性质(Dual property)
性质4 强对偶性:若原问题及其对偶问题均具有可行解, 则两者均具有最优解,且它们最优解的目标函数值相等, 即 max z min w
故
证明:将原问题化成标准形式
m ax z c j x j
j 1 n n
yi 0 (i 1,, m)
是对偶问题的可行解, 又因
运筹学第二章线性规划的对偶理论
(5.5) (5.6)
4.3 对偶问题的基本性质
证: 设B是一可行基,于是A=(B,N)
max z=CBXB+ CNXN BXB+BXN +Xξ=b X,XB,Xξ ≥0
其中Yξ=(Yξ1, Yξ2)
min ω =Yb YB-Yξ1=CB YN-Yξ2=CN Y, Yξ1 Yξ2 ≥0
(5.5) (5.6)
x1﹐x2 ≥0
关系?
对原模型设: 1 2
A= 4 0 b=(8,16,12)T C=(2,3) 04
X=(x1,x2)T Y=(y1,y2 ,y3 ) 则可得:
4.1 对偶问题的提出
min ω=8 y1+16y2 +12y3
y1+4y2
≥2
2 y1 +4y3≥3
与
y1 , y2 ,y3≥0 12
max z=2x1+3x2 x1+ 2x2 ≤8
4x1
≤16
4x2 ≤12
x1﹐x2 ≥0
有何关 系?
对愿模型设: A= 4 0 04
b=(8,16,12)T C=(2,3)
X=(x1,x2)T
Y=(y1,y2 ,y3 ) 则可得:
max z=CX AX≤b (5.1) 和
min ω =Yb YA ≥ C (5.2)
120
A=
1 -3
0 2
1 1
1 -1 1
b=(2,3,-5,1)T C=(5,4, 6)
确定约束条件
YA
C
x1 ≥0 ﹐x2≤0, x3 无约束
解:因原问题有3个变 于是 量,4个约束条件, 所以对偶问题4个 变量,3个约束条
运筹学 线性规划的对偶理论
线性规划单纯形表
初始单纯形表
cs xs b x A c
max z=cx+ 0xs s.t. Ax+xs= b x0, xs0
xs I 0
j
迭代单纯形表
x
cB xB B-1b B-1A c - cBB-1A
xs
B-1 - cBB-1
j
从数学上提出对偶问题
当线性规划问题找到最优解z*时,有:
如果极大化原始问题中一个约束是“≥”约束,则对偶问 题中相应的变量≤0
其他对偶关系
max z=cx s.t. Ax ≤ b
x ≥0
Ax ≥ b Ax = b x≤0
min w=bTy s.t. ATy ≥ CT y≥0
y≤0 y
free
ATy ≤ cT
x
free
ATy = cT
原始问题的经济解释
1、原始问题是利润最大化的生产计划问题
总利润(元) 单位产品的利润(元/件)
产品产量(件)
max z = c1 x 1 + c 2 x 2 L + c n x n s.t. a11 x 1 + a12 x 2 L + a1n x n + x n +1 + x n+2 a 21 x 1 + a 22 x 2 L + a 2 n x n
c - cBB-1A 0 - cBB-1 0 取y = (cBB-1)T 可得: ATy cT y0
cB xB B b 当xB=B-1b为原问题的最优解时, y
-1
如何选取y,使 w = bTy 最小?
min w= bTy
s.t. ATy CT y0
运筹学第2章-线性规划的对偶理论
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
第2章 线性规划的对偶理论
≤9
y1≤0, y2≥0, y3无约束
2.1 线性规划的对偶模型 Dual model of LP
1.本节以实例引出对偶问题; 2.介绍了如何写规范与非规范问题的对偶问题;
作业:教材P61 T 1、2 下一节:对偶性质
2.2 对偶性质
Dual property
2.2 对偶性质 Dual property
时得到最优解,C CB B 1 A 是 X=(X B,X N)的检验数 CB CB B 1B 和
CN CB B1N 的合并。
令 Y CB B1 ,由 C CB B 1 A 0与 CB B 1 0 得
YA C Y 0
可见,这是Y是对偶问题的一个可行解。 思考:Y右边的部分是什么?
C X°≤Y°AX≤Y°b
这一性质说明了两个线性规划互为对偶时,求最大值的 线性规划的任意目标值都不会大于求最小值的线性规划 的任一目标值,不能理解为原问题的目标值不超过对偶 问题的目标值。
2.2 对偶性质 Dual property
由这个性质可得到下面几个结论:
(1)(LP)的任一可行解的目标值是(DP)的最优值下界; (DP)的任一可行解的 目标是(LP)的最优值的上界;
【例2.3】 写出下列线性规划的对偶问题
max Z 4x1 3x2
5x1 x2 6 7x1x135x2x2108 x1 0, x2 0
【解】这是一个规范形式的线性规划,它的对偶问题求 最小值,有三个变量且非负,有两个“ ≥”约束,即
min w 6 y1 8 y2 10 y3
5yy1172yy22
y3 3y3
4
3
yi 0,i 1,2,3
2.1 线性规划的对偶模型 Dual model of LP
(运筹学第二章)线性规划的对偶理论
第二章线性规划的对偶理论1.对偶问题的提出2.原问题与对偶问题3.对偶问题的基本性质4.影子价格5对偶单纯形法5.对偶单纯形法6.灵敏度分析7.参数线性规划1§1.对偶问题的提出原问题设某企业有m种资源用于生产n种不同产品,各种(i=1m)又生产单位第j种资源的拥有量分别为b i (i=1,…,m),又生产单位第j种产品(j=1,…,n)消费第i种资源a ij 单位,产值为c j 元。
用x 代表第j种产品的生产数量,为使该企业产值最大,可将上述问题建立线性规划模型j 将上述问题建立线性规划模型:max z =c 1x 1+c 2x 2+…+c n x n a 11x 1+a 12x 2+…+a 1n x n ≤b 1a 21x 1+a 22x 2+…+a 2n x n ≤b 2………………2a m 1x 1+a m 2x 2+…+a m n x n ≤b m x 1,x 2,…,x n ≥0§1.对偶问题的提出现在从另一角度提出问题:假定有另一企业欲将上述企业拥有的资源收买过来,至少应付出多少代价,才能使前一拥有的资源收买过来,至少应付出多少代价,才能使前企业愿意放弃生产活动,出让资源。
设用y i 代表收买该企业一单位i种资源时付给的代价,则总收买价为:ωb ω = b1y 1+…+b m y m 前一企业生产一单位第j种产品时,消耗各种资源的数量分别为a 1j ,a 2j ,…,a mj ,如果出让这些资源,价值应不低于单位j种产品的价值c j 元,因此:a 1 j y 1+ a 2 j y 2 + …+ a m j y m ≥ c j 3j j j j (j =1,…,n)§1.对偶问题的提出对后一企业来说,希望用最小代价把前一企业所有资源收过来此有有资源收买过来,因此有:min ω=b1y 1+b 2y 2+…+b m y m a11y 1+a 21y 2+…+a m 1y m ≥c 1a 12y 1+a 22y 2+…+a m 2y m ≥c 2………………a 1n y 1+a 2n y 2+…+a mn y m ≥c ny 1,y 2,…,y m ≥04§1对偶问题的提出§1.对偶问题的提出max z = c 1x 1+ c 2x 2+ … + c n x na x +a x ++a xb a 1 1x 1+ a 1 2x 2 + … + a 1 n x n ≤b 1a 2 1x 1+ a 2 2x 2 + … + a 2 n x n ≤b 2………………a m 1x 1+ a m 2x 2 + … + a m n x n ≤b mmin ω = b 1y 1+b 2y 2+…+b m y mx 1 ,x 2 ,… ,x n ≥0a 1 1y 1+ a 21 y 2 + … + a m 1y m ≥c 1a 1 2y 1+ a 22y 2 + … + a m 2y m ≥c 2………………a 1n y + a 2n y 2+ … + a y ≥c 51 n 12 n 2 mn m ny 1,y 2,… ,y m ≥0§2.原问题与对偶问题后一个线性规划问题是前一个问题从不同角度作的阐述如前者称为线性规划问的话的阐述。
运筹学第2章 对偶理论01-对偶问题及影子价格、对偶单纯形法
第2章对偶理论及灵敏度分析主要内容对偶理论⏹线性规划对偶问题⏹对偶问题的基本性质⏹影子价格⏹对偶单纯形法灵敏度分析⏹灵敏度问题及其图解法⏹灵敏度分析⏹参数线性规划线性规划的对偶问题⏹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实例:某家电厂家利用现有资源生产两种产品,有关数据如下表:设备A设备B 调试工序利润(元)612521115时24时5时产品Ⅰ产品ⅡD一、对偶问题的提出如何安排生产,使获利最多?厂家设Ⅰ产量–––––Ⅱ产量–––––1x 2x ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤+=052426155 2max 212121221x x x x x x x s.t.x x z ,设设备A ——元/时设备B ––––元/时调试工序––––元/时1y 2y 3y 收购付出的代价最小,且对方能接受。
出让代价应不低于用同等数量的资源自己生产的利润。
设备A 设备B 调试工序利润(元)0612521115时24时5时ⅠⅡD ⏹厂家能接受的条件:⏹收购方的意愿:32152415min yy y w ++=单位产品Ⅰ出租收入不低于2元单位产品Ⅱ出租收入不低于1元出让代价应不低于用同等数量的资源自己生产的利润。
1252632132≥++≥+y y y y y52426155 2212121221⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤+=x x x x x x x s.t.x x z ,max ⎪⎩⎪⎨⎧≥≥++≥+++=0y 125265241532132132321y y y y y y y t s y y y w ,,.min 对偶问题原问题收购厂家一对对偶问题⎩⎨⎧≥≥=⇒⎩⎨⎧≥≤=00bY C YA s.t.Yb w X AX t s CX z min ..max ),(21c c C =⎪⎪⎫ ⎛=1x x X )(ij a A =()321,y ,y y Y =⎪⎪⎪⎫ ⎛=321b b b b 3个约束2个变量2个约束3个变量原问题对偶问题其它形式的对偶问题?特点:1.原问题的约束个数(不包含非负约束)等于对偶问题变量的个数;2.原问题的价值系数对应于对偶问题右端项;3.原问题右端项对应于对偶问题的价值系数;4.原问题约束矩阵转置就是对偶问题约束矩阵;5.原问题为求最大,对偶问题是求最小问题;6.原问题不等约束符号为“≤”,对偶问题不等式约束符号为“≥”;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。
运筹学:第2章 线性规划的对偶理论
y1 y2
ym
2021/4/18
12
类似于前面的资源定价问题,每一个约束条件对 应一个“ 对偶变量”,它就相当于给各资源的单 位定价。于是我们有如下的对偶规划:
min W b1 y1 b2 y2 bm ym
a11 y1 a21 y2 am1 ym c1 a12y1 a22y2 am2ymc2 a1n y1 a2n y2 amn ym cn y1, y2 ,, ym 0
1/5
0
-4/5
1
1/5 -1/5
j
0
4
0
3
3
x3
x4
x5
x1
x2
2021/4/18
31
§4 影子价格
假设有原问题和对偶问题如下:
max Z CX
minW bTY
AX b
ATY CT
X 0
Y 0
1、 对偶变量 yi 可理解为对一个单位第 i 种资源
的估价,称为影子价格,但并非市场价格。
2、 对偶变量 yi 的值(即影子价格)表示第 i 种资
若
n
yˆi 0, 则 aij x j bi ;
j 1
n
若
aij x j bi , 则yˆi 0.
j 1
2021/4/18
25
证明 由弱对偶性知:
n
mn
m
c j xˆ j
aij xˆ j yˆi bi yˆi
j 1
i1 j1
i 1
又因在最优解中 应为等式,即有
n
m
c j xˆ j bi yˆi
可以先将原问题化成规范的原问题,再写出对偶 问题。
2021/4/18
第2章:线性规划的对偶理论《运筹学》
讨论:
C CB B1A 0
⑴由上三个检验数可以看出,它们都有乘子
乘子,用符号表示为:
Y T CB B1
(1) (2)
(3)
C,B B称1 它为单纯
⑵上面(3)式可以写为:
C CB B1A C Y T A 0
⑶将 Y T C同B B时1右乘 b 得:
Y T b CB B1b
即:
w Y T b CB B1b
注:本点性质的逆不成立,当对偶问题无可行解时,其原问 题或具有无界解或无可行解,反之亦然。
推论⑶: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;反之,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
3、最优性
若 xˆ j ( j 1,2,, n和) yˆi (i 1,2,, m分) 别是P 和D的可行解
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 WinQSB软件应 用
第一节 线性规划的对偶问题
一、对偶问题的提出
对偶性是线性规划问题的最重要的内容之一。每一个线性 规划(LP)问题必然有与之相伴而生的另一个线性规划问题,即 任何一个求 max z 的LP都有一个求 min w 的LP。其中的一个 问题叫“原问题”,另一个称为“对偶问题” 。
将为块后的数据放入单纯形表,得:
初始
单纯形表 0 Xs b σj
非基变量
XB
XN
B
N
CB
CN
基变量
Xs
I 0
用 B1左乘上表第3行得:
用 CB 左乘下表第3行,加上表第4行得:
运筹学第2章 对偶理论
2 y1 3 y2 y3 2 3 y1 y2 4 y3 3 5 y1 7 y2 6 y3 4 y , y , y 0 1 2 3
原—对偶问题的相互变换形式
原问题(或对偶问题) 目标函数 max 约 束 条 件 变 量 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(或原问题) 目标函数 min m个 ≥0 ≤0 无约束 n个 ≥ ≤ = 目标函数变量的系数 约束条件右端项 变 量 约 束 条 件
设y1 , y2 , y3分别为三种资源的收费单价,所以 有下式: 5 y1 2 y2 y3 10 2 y1 3 y2 5 y3 18 y1 , y2 , y3 0 就目标而言,用下式可以表达: 170 y1 100 y2 150 y3 W
一般而言,W 越小越好,但因需双方满意,故
变为对称形式
m axZ 2 x1 3 x 2 4 x 3 2 x 3 x 2 5 x 3 2 3 x1 x 2 7 x 3 3 x1 4 x 2 6 x 3 5 x1 , x 2 , x 3 0
min W 2 y1 3 y2 5 y3
B
1 0
M-1
-2
最 终 表
cj cB 3 -1 -1 xB x1 x2 x3 检验数 b 4 1 9
3 x1 1 0 0 0
-1 x2
-1 x3 0 0 1 0
0 x4 1/3 0 2/3 -1/3
I
0 1 0 0
-1/3 1/3-M 2/3- M
所以, X*=(4 , 1 , 9),Z = 2
初 始 表
《运筹学》第二章 对偶问题
3 x1 2 x2
7x4 4
2 x1 3 x2 4 x3 x4 6
x1 0, x2 , x3 0, x4无 约 束
解:原问题的对偶问题为
mi nW 5 y1 4 y2 6 y3
4 y1 3 y2 2 y3 2
20
一组互为对偶的线性规划问题的解之间只有 下列三种情况:
(1)两个规划问题都有可行解(此时,两个规划问题都有最优 解,且最优值相等);
(2)两个规划问题都不可行; (3) 一个规划问题不可行,另一个规划问题有可行解,且具有
无界解。
21
(4)互补松弛性: 在线性规划问题的最优解中,
则 aij xj * = bi ;
bi , 则 y i* = 0 (4)’ 互补松弛性:
在线性规划问题的最优解中, 则 aij yi * = cj ;
>cj , 则 xj* = 0
n
若 y i * >0,
j=1 n
若 a ij xj * <
j=1
m
若 x j * >0,
i=1 m
若 a ij yi*
i=1 22
m
= 证b:i y∵i*
y1 3 y1
2 y2
3 y3 4 y3
3 5
2 y1 7 y2 y3 1
y1
0,
y2
0,
y
无
3
约
束
对偶问题的对 偶还是原问题
14
• 练习 写出下列线性规划问题的对偶问题.
max Z 4x1 3x2 2x3
4x1
运筹学第二章——第八节—线性规划的对偶理论
四、对偶问题经济学含义——影子价格
因为Z*=Y*=Yb 所以:Δ Z/ Δ b=Y b——资源的量 Z——目标函数 经济学含义:资源每变动一个单位,目标函 数(利润、总产值等)变动的大小。 资源对生产做出的贡献。(影子价格) 是对现有资源实现最大效益的一个评价,叫 机会成本。
V*X=0, Y*U=0,其中V是对偶问题的剩余变量,U是 原问题的松弛变量。
(七)原问题在单纯性法迭代过程中的检验 数对应于对偶问题的一个基本解。(对应性 定理) 原问题 XB XN 对应基B检验数 0 CN-CBB-1BN 对偶问题的变量 -YS1 -YS2 XS –CBB-1 -Y
对偶问题性质的启示
原问题 有最优解 无可行解 有可行解无上界 无有限最优解 对偶问题 有最优解 无可行解 无有限最优解 有可行解但无下界
由互补松弛性定理可知: 当U>0,即AX <b时,资源未充分利用时,影 子价格为0。
二、原问题与对偶问题之间的转化
1、目标函数 MAX——Min 2、约束条件——变量 约束条件n个——变量n个 约束条件≥0 ——变量≤ 0 约束条件≤ 0 ——变量 ≥ 0 约束条件=0——变量无约束 要点:max为反向关系(约束条件——变量)
二、原问题与对偶问题之间的转化
3、变量——约束条件 变量m个——约束条件m个 变量≥0——约束条件≥ 0 变量≤ 0 ——约束条件≤ 0 变量无约束——约束条件=0 4、目标函数中变量的系数C为对偶问题中约 束条件的右端常数项b,个数对等变动。
(五)若原问题和对偶问题具有可行解,若 原问题或对偶问题之一有最优解,则另一个 对偶问题也必有最优解,且最优值相同。 (主对偶性定理) 证明 含义: 若原问题有一个对应于基B的最优解,则 CBB-1为对偶问题的最优解。
运筹学-第二章 线性规划的对偶理论
解:用(-1)乘以第二个约束方程 两边 min S=x1+2x2 +3x3 2x1+3x2 + 5x3 ≥ 2 y1 -3x1- x2 - 7x3 ≥ -3 y2 x1 ,x2 , x3 ≥ 0
s.t.
该问题的对偶问题: 该问题的对偶问题:
max z = 2 y1 - 3y2 s.t. 2y1- 3y2 ≤ 1 3y1- y2 ≤ 2 5y1- 7y2 ≤ 3 y 1, y 2 ≥ 0
例2-6:写出下列线性规划问题的 对偶问题 s.t. min S = 2x1 + 3x2 - 5x3 x1 + x2 - x3 ≥ 5 2x1 + x3 = 4 x1 ,x2 , x3 ≥ 0
解:将原问题的约束方程写成不等式 约束形式: 约束形式: min S = 2x1 + 3x2 - 5x3 x1 + x2 - x3 ≥ 5 y1 2x1 + x3 ≥ 4 y 2’ -2x1 - x 3 ≥ -4 y 2” x1 ,x2 , x3 ≥ 0
例:max Z=2x1+3x2 max s.t. 2x1+2x2 +x3≤ 12 4x1 +x4≤ 16 5x2+x5 ≤15 x1,x2 ≥ 0
原问题变量 原问题松弛变量
CB 基 2 x1 0 x4 3 x2 Cj-zj
b 3 4 3
x1 1 0 0 0
x2 0 0 1 0
x3 -2 0 -1
如果模型(2.1)称为原问题, 如果模型(2.1)称为原问题, (2.1)称为原问题 则模型(2.2)称为对偶问题。 则模型(2.2)称为对偶问题。 (2.2)称为对偶问题 任何线性规划问题都有对偶问题, 任何线性规划问题都有对偶问题, 而且都有相应的意义。 而且都有相应的意义。
运筹学第2章线性规划的对偶问题
§2.1 线性规划的对偶问题
随着线性规划应用的逐步加深,人们发现每一个线性规 划问题都存在一个与之对应的、具有密切关联的线性规 划问题,其中一个称为原问题,另一个称为对偶问题 (Dual linear programming,DLP)。对偶问题不仅具有 优良的数理性质,而且还有着重要的实际意义,尤其在 生产运营管理中有明显的经济含义。对偶理论充分显示 出线性规划理论逻辑上的严谨性和结构上的对称性,使 线性规划理论更加丰富,应用领域更为广泛。
yi 0 (i 1,2,3)
则得如下的线性规划模型:
min w 48 y1 20 y2 8 y3 8 y1 4 y2 2 y3 600 6 y 2 y2 1.5 y3 300 s.t. 1 y1 1.5 y2 0.5 y3 200 y , y , y 0 1 2 3
max z 2 y1 5 y2 9 y3 y1 3 y2 2 y3 3 2 y y 2 y 1 1 2 3 5 y1 y2 3 y3 1 y1无约束,y2 0, y3 0,
max z 600 x1 300 x2 200 x3 8 x1 6 x2 x3 48 4 x1 2 x2 1.5 x3 20 s.t 2 x1 1.5 x2 0.5 x3 8 x , x , x 0 1 2 3
x1 2, x2 0, x3 8
(2.1.6)
设 yi (i 1,2,, m) 表示第i种资源的定价,则其对偶问 题的形式为:
min w b1 y1 b2 y2 ... bm ym a11 y1 a21 y2 ... am1 ym c1 a y a y ... a y c 12 1 22 2 m2 m 2 s.t. a y a y ... a y c mn m n 1n 1 2 n 2 y1 , y2 , , ym 0
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以上两个线性规划分别称为线性规划的原问题和对偶问题。
第二节
原问题和对偶问题
一、对称对偶规划
二、非对称对偶规划
三、一般对偶规划 四、原问题和对偶问题的对应关系
一、对称的对偶规划
若两个线性规划分别是
Max z c1 x1 c2 x 2 ..... cn x n
Min w b1 y1 b2 y2 ..... bm ym
令
60 b 40 35
Y ( y1 , y2 , y3 )
x1 x max z 15 7 9 12 2 x3 x4 5 2 4 3 2 1 3 1 2 x1 0 x 0 2 x3 0 x 0 4 x1 2 60 x2 40 4 x3 5 35 x 4
y1' y1 等式约束对应自由变量 y2' y2
' " ' " 令 y1 y1 y1 , y2 y2 y2
写出它的对偶规划
' " ' " min w 10 y1 10 y1 8 y2 8 y2 ' " ' " 5 y1 5 y1 2 y2 2 y2 5 ' " ' " y1 y1 4 y2 4 y2 3 ' " ' " y1 y1 3 y2 3 y2 3 ' " ' " 8 y1 8 y1 2 y2 2 y2 4 y' , y" , y ' , y" 0 1 1 2 2
max z 15 x1 7 x2 9 x3 12 x4 5 x1 2 x2 4 x3 2 x4 60 3 x1 2 x2 x3 4 x4 40 s .t . 3 x1 x2 2 x3 5 x4 35 x , x , x , x 0 1 2 3 4
解 先将约束条件变形为“≤”形式 max z x1 x2 5 x3 7 x4
例5. 写出下面线性规划的对偶规划
max z x1 x2 5 x3 7 x4 x1 3 x2 2 x3 x4 25 2 x 7 x3 2 x4 60 1 30 s .t . 2 x1 2 x2 4 x3 5 x4 10 x1 , x2 0
A B C D 含量(单位/公斤) 原料拥有量 (单位) 60 40 35
x1
糖 蛋白质 脂肪 单价 (元/公斤) 5 3 3 15
x2
2 2 1 7
x3
4 1 2 9
x4
2 4 5 12
建立其数学模型。
解:设甲厂安排A、B、C、D的产量分别为x1、 x2、 x3、 x4 公斤,总产值为z 元。于是,例1的数学模型 为:
解:设y1,y2和y3(元/单位)分别代表乙厂收购糖、蛋 白质和脂肪的单价,乙厂收购原料付出的总费用为w元, 于是例2的数学模型为:
min w 60 y1 40 y2 35 y3 5 y1 3 y2 3 y3 15 2 y1 2 y2 y3 7 s .t . 4 y1 y2 2 y3 9 2 y 4 y 5 y 12 2 3 1 y1 , y2 , y3 0
一般对偶规划的特点
(1)原问题是“max,=,≤” 形式,对偶问题是“min, =,≥”形式 (2)原问题的每个等式约束,对应对偶问题一个自由变 量,原问题的每个不等式约束,对应对偶问题的一个非负 变量;反之亦然,即原问题中的每个非负变量对应的是对 偶问题中的一个不等式约束,而原始问题中的每个自由变 量对应对偶问题中的一个等式约束。 (3)原问题目标函数中的系数c就是对偶问题约束条件的 右端常数项,而原问题约束的右端常数项就是对偶问题目 标函数中的系数。 (4)如果用矩阵和向量形式写出问题(P)和(D)的约束, 可以看出这两个问题的约束系数矩阵互为转置。
a11 y1 a21 y2 .....am 1 ym c1 a11 x1 a12 x2 .....a1n xn b1 和 a21 x1 a22 x2 .....a2 n xn b2 a12 y1 a22 y2 .....am 2 ym c2 s .t . .................................... s .t . .................................... a x a x .....a x b a y a y .....a y c m1 1 m2 2 mn n m 2n 2 mn m n 1n 1 x j 0 j 1, 2, .....n yi 0 i 1, 2, .....m
max z CX AX b X 0
则称它们是一对对称的对偶规划。
min w Yb YA C Y 0
对称对偶规划还可以写成表格形式,称为对偶表
Max z
原问题(求极大)
c1 x1 c2 x2
a12 a22 … am2 c2
Min w
… …
… … … … …
不等式约束对应非负变量
二、非对称对偶规划
max z CX AX b X 0
min w Yb
YA C
叫做非对称的对偶规划。非对称的对偶规划可以由对 称对偶规划推出。 例4:写出下列线性规划问题的对偶规划。 max z 5 x1 3 x2 3 x3 4 x4
北京物资学院运筹学教学课件
第二章
线性规划的对偶理论
北京物资学院信息学院 2010年10月
本章主要内容
第一节、对偶问题的提出 第二节、原问题与对偶问题 第三节、对偶问题的基本性质 第四节、影子价格 第五节、对偶单纯形方法
第六节、灵敏度分析
第七节、线性规划的求解软件
第一节、对偶问题的提出
例1 甲食品厂用糖、蛋白质和脂肪三种原料生产四种复 合食品A、B、C、D,复合食品中含有各种原料的数量、 复合食品的单价、三种原料的拥有量分别如下表所示, 问甲厂如何安排生产才能使总产值达到最大?
5 x1 x2 x3 8 x4 10 2 x1 4 x2 3 x3 2 x4 8 x 0 ( j 1, 2, 3, 4) j
解:将上述线性规划化成对称对偶规划的形式
max z 5 x1 3 x2 3 x3 4 x4 5 x1 x2 x3 8 x4 10 5 x1 x2 x3 8 x4 10 s .t . 2 x1 4 x2 3 x3 2 x4 8 2 x 4 x 3 x 2 x 8 1 2 3 4 x j 0 ( j 1, 2, 3, 4)
C (15,7,9,12)
5 2 4 2 A 3 2 1 4 3 1 2 5
x1 x2 X x3 x 4
min w 60 y1 40 y2 35 y3 5 y1 3 y2 3 y3 15 2 y1 2 y2 y3 7 s .t . 4 y1 y2 2 y3 9 2 y 4 y 5 y 12 2 3 1 y1 , y2 , y3 0
cn xn
a1n a2n … amn cn
右端 项
b1 b2 … bm
对 偶 问 题 求极小
b1 b2 … bm
y1 y2
a11 a21 …
ym
am1 c1
右端项
对偶规划中的两个问题分别称为原问题和对偶问题 (互为对偶)。
一对对称形式的对偶规划之间具有下面的对应关系。 (1)若一个模型为目标求“极大”,约束为“小于等于” 的不等式,则它的对偶模型为目标求“极小”,约束是 “大于等于”的不等式。即“max,≤”和“min,≥”相对 应。 (2) 一个模型是m个约束,n个变量,则它的对偶模型为n 个约束,m个变量。从约束系数矩阵看:一个模型中为A, 则另一个模型中为AT。 (3)原问题目标函数系数是对偶问题的约束条件右端项; 原问题的约束条件右端项是对偶问题的目标函数系数。 (4)两个规划模型中的变量皆非负。
y1 min w 60 40 35 y2 y 3 5 3 3 15 y1 2 2 1 y 7 4 1 2 2 9 y3 2 4 5 12 y 0 1 y2 0 y 0 3
得 min w 10 y1 8 y2 5 y1 2 y2 5 y1 4 y2 3 s .t . y1 3 y2 3 8 y 2 y 4 2 1 y1 , y2 无符号限制
s .t .
三、一般对偶规划
max z c j x j
例1和例2的数学模型比较
max z 15 x1 7 x2 9 x3 12 x4 5 x1 2 x2 4 x3 2 x4 60 3 x1 2 x2 x3 4 x4 40 s .t . 3 x1 x2 2 x3 5 x4 35 x , x , x , x 0 1 2 3 4
例3:写出下列线性规划的对偶规划
min z 15 x1 24 x2 5 x3 s .t . 6 x2 x3 2 5 x1 2 x2 x3 1 x , x , x 0 2 3 1