第三章 对偶问题.ppt
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1、Chapter2对偶理论对偶理论(DualityTheory)(DualityTheory)线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型对偶性质对偶性质对偶问题的经济解释影子价格对偶问题的经济解释影子价格对偶单纯形法对偶单纯形法灵敏度分析灵敏度分析本章主要内容:本章主要内容:本章主要内容:本章主要内容:12/31/2022Page2线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型设某工厂生产两种产品甲和乙,生产中需设某工厂生产两种产品甲和乙,生产中需4种设备按种设备按A,B,C,D顺序加工,每件产品加工所需的机时数、每件产品的利润顺序加工,每件产品加工所需的机时数、每件产品的利润值及每种设备的可利用机时数列于下表
2、值及每种设备的可利用机时数列于下表:产品数据表产品数据表设备设备产品产品ABCD产品利润产品利润(元件)(元件)甲甲21402乙乙22043设备可利用设备可利用机时数机时数(时)(时)1281612问:充分利用设备机时,工厂应生产甲和乙型产品各多少件才能问:充分利用设备机时,工厂应生产甲和乙型产品各多少件才能获得最大利润?获得最大利润?一、一、对偶问题的提出对偶问题的提出对偶问题的提出对偶问题的提出12/31/2022Page3线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型解:设甲、乙型产品各生产解:设甲、乙型产品各生产x1及及x2件,则数学模型为:件,则数学模型为:反过来问:若厂长决定不生产甲和乙型产
3、品,决定出租机器反过来问:若厂长决定不生产甲和乙型产品,决定出租机器用于接受外加工,只收加工费,那么种机器的机时如何定用于接受外加工,只收加工费,那么种机器的机时如何定价才是最佳决策?价才是最佳决策?12/31/2022Page4线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型在市场竞争的时代,厂长的最佳决策显然应符合两条:在市场竞争的时代,厂长的最佳决策显然应符合两条:(1)不吃亏原则。即机时定价所赚利润不能低于加工甲、乙型)不吃亏原则。即机时定价所赚利润不能低于加工甲、乙型产品所获利润。由此原则,便成了新规划的不等式约束条件。产品所获利润。由此原则,便成了新规划的不等式约束条件。(2)竞争性原则。即在
4、上述不吃亏构原则下,尽量降低机时总)竞争性原则。即在上述不吃亏构原则下,尽量降低机时总收费,以便争取更多用户。收费,以便争取更多用户。设设A、B、C、D设备的机时价分别为设备的机时价分别为y1、y2、y3、y4,则新的线,则新的线性规划数学模型为:性规划数学模型为:这这一一线线性性规规划划问问题题称称为为前前面面生生产产计计划划问问题题的的对对偶偶线线性性规规划划问问题题或或对对偶偶问问题题。生生产产计计划划的的线线性性规规划划问问题题称称为为原原始始线线性性规规划划问问题题或或原问题。原问题。12/31/2022Page5线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型把同种问题的两种提法所获得的数学模
5、型用表把同种问题的两种提法所获得的数学模型用表2表示,将会发表示,将会发现一个有趣的现象。现一个有趣的现象。原问题与对偶问题对比表原问题与对偶问题对比表A(y1)B(y2)C(y3)D(y4)甲(甲(x1)21402乙(乙(x2)220431281612minmaxz12/31/2022Page6线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型原问题与对偶问题的对应关系原问题与对偶问题的对应关系原问题与对偶问题的对应关系原问题与对偶问题的对应关系原问题原问题(对偶问题)(对偶问题)对偶问题对偶问题(原问题)(原问题)以上是依据经济问题推导出对偶问题,还可以用代数方法以上是依据经济问题推导出对偶问题,还可以
6、用代数方法推导出对偶问题。推导出对偶问题。12/31/2022Page7线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型二、对偶定义二、对偶定义二、对偶定义二、对偶定义(1)对称形式:对称形式:互为对偶互为对偶(LP)Maxz=CX(DP)Minw=Ybs.t.AXbs.t.YACX0Y0“Max-”“Min-”特点:目标函数求极大值时,所有约束条件为特点:目标函数求极大值时,所有约束条件为号,变量非负号,变量非负;目标函数求极小值时,所有约束条件为目标函数求极小值时,所有约束条件为号,变量非负号,变量非负.对称形式的线性规划的对偶问题也是对称形式。对称形式的线性规划的对偶问题也是对称形式。式中式中Y为行
7、向量为行向量Y=(y1,y2,ym)12/31/2022Page8线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型例例3.1写出线性规划问题的对偶问题写出线性规划问题的对偶问题解:首先将原问题变形为对称形式解:首先将原问题变形为对称形式12/31/2022Page9线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型12/31/2022Page10线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型(2)非对称型对偶问题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。也可以根据对偶的基本定理,也可直接按教材表写对偶问题。也可以根据对偶的基本定理,也可直接按教
8、材表3-5中的对应关系直接写出非对称形式的对偶问题。中的对应关系直接写出非对称形式的对偶问题。对偶的基本定理:对偶的基本定理:若一个问题的某约束为等式,那么对应的对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约束;反之,偶问题的相应变量无约束;反之,若一个问题的某变量无约若一个问题的某变量无约束,那么对应的对偶问题的相应约束为等式。束,那么对应的对偶问题的相应约束为等式。12/31/2022Page11线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型原问题(或对偶问题)原问题(或对偶问题)对偶问题(或原问题)对偶问题(或原问题)约束条件右端项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目
9、标函数变量的系数目标函数变量的系数约束条件右端项约束条件右端项目标函数目标函数max目标函数目标函数min约约束束条条件件m个个m个个变变量量00=无约束无约束变变量量n个个n个个约约束束条条件件00无约束无约束=12/31/2022Page12线性规划的对偶模型线性规划的对偶模型例例3.2写出下列线性规划问题的对偶问题写出下列线性规划问题的对偶问题.解:原问题的对偶问题为解:原问题的对偶问题为12/31/2022Page13对偶性质对偶性质性质性质性质性质1 1 1 1 对称性定理:对称性定理:对称性定理:对称性定理:对偶问题的对偶是原问题对偶问题的对偶是原问题minW=Ybs.t.YACY
10、0maxZ=CXs.t.AXbX0设原问题是(记为设原问题是(记为LP):):对偶问题是(记为对偶问题是(记为DP):):这这里里A是是mn矩矩阵阵,X是是n1列列向向量量,Y是是1m行行向向量量。假假设设Xs与与Ys分别是(分别是(LP)与(与(DP)的松驰变量。的松驰变量。12/31/2022Page14对偶性质对偶性质性质性质2 2 弱对偶原理弱对偶原理(弱对偶性弱对偶性):设设 和和 分别是问题分别是问题(P)(P)和和(D)(D)的可行解,则必有的可行解,则必有推论推论1:原问题任一可行解的目标函数值是其对偶问题目标函数值原问题任一可行解的目标函数值是其对偶问题目标函数值的下届;反之
11、,对偶问题任意可行解的目标函数值是其原问题目的下届;反之,对偶问题任意可行解的目标函数值是其原问题目标函数值的上界。标函数值的上界。推论推论2:在一对对偶问题(在一对对偶问题(P)和()和(D)中,若其中一个问题可行但)中,若其中一个问题可行但目标函数无界,则另一个问题无可行解;目标函数无界,则另一个问题无可行解;反之不成立反之不成立。这也是对这也是对偶问题的无界性。偶问题的无界性。12/31/2022Page15对偶性质对偶性质推论推论3 3:在一对对偶问题(在一对对偶问题(P)和()和(D)中,若一个可行(如)中,若一个可行(如P),而另一个不可行(如),而另一个不可行(如D),则该可行的
12、问题目标函数),则该可行的问题目标函数值无界。值无界。性质性质3最优性定理最优性定理:如果如果是原问题的可行解,是原问题的可行解,是其对偶是其对偶问题的可行解,并且问题的可行解,并且:则则是原问题的最优解,是原问题的最优解,是其对偶问题的最优解。是其对偶问题的最优解。12/31/2022Page16对偶性质对偶性质性质性质4 4 强对偶性强对偶性:若原问题及其对偶问题均具有可行解,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。则两者均具有最优解,且它们最优解的目标函数值相等。还可推出另一结论:若(还可推出另一结论:若(LP)与()与(DP)都有可行解,则两
13、者)都有可行解,则两者都有最优解,若一个问题无最优解,则另一问题也无最优解。都有最优解,若一个问题无最优解,则另一问题也无最优解。性质性质5互补松弛性互补松弛性:设设X0和和Y0分别是分别是P问题问题和和D问题问题的可行的可行解,则它们分别是最优解的充要条件是:解,则它们分别是最优解的充要条件是:其中:其中:Xs、Ys为松弛变量为松弛变量12/31/2022Page17对偶性质对偶性质性质性质5 5的应用:的应用:该性质给出了已知一个问题最优解求另一个问题最优该性质给出了已知一个问题最优解求另一个问题最优解的方法,即已知解的方法,即已知Y求求X或已知或已知X求求Y互补松弛条件互补松弛条件由于变
14、量都非负,要使求和式等于零,则必定每一分量为零,由于变量都非负,要使求和式等于零,则必定每一分量为零,因而有下列关系:因而有下列关系:若若Y0,则,则Xs必为必为0;若;若X0,则,则Ys必为必为0利用上述关系,建立对偶问题(或原问题)的约束线性方程组,利用上述关系,建立对偶问题(或原问题)的约束线性方程组,方程组的解即为最优解。方程组的解即为最优解。12/31/2022Page18对偶性质对偶性质例例3.3已知线性规划已知线性规划的最优解是的最优解是X=(6,2,0)T,求其对偶问题的最优解求其对偶问题的最优解Y。解:写出原问题的对偶问题,即解:写出原问题的对偶问题,即标准化标准化12/31
15、/2022Page19对偶性质对偶性质设对偶问题最优解为设对偶问题最优解为Y(y1,y2),由互补松弛性定理可知,由互补松弛性定理可知,X和和Y满足满足:即:即:因为因为X10,X20,所以对偶问题的第一、二个约束的松弛,所以对偶问题的第一、二个约束的松弛变量等于零,即变量等于零,即y30,y40,带入方程中:,带入方程中:解此线性方程组得解此线性方程组得y1=1,y2=1,从而对偶问题的最优解为:从而对偶问题的最优解为:Y=(1,1),最优值,最优值w=26。12/31/2022Page20对偶性质对偶性质例例3.4已知线性规划已知线性规划的对偶问题的最优解为的对偶问题的最优解为Y=(0,-
16、2),求原问题的最优解。,求原问题的最优解。解解:对偶问题是对偶问题是标准化标准化12/31/2022Page21对偶性质对偶性质设对偶问题最优解为设对偶问题最优解为X(x1,x2,x3)T,由互补松弛性定理由互补松弛性定理可知,可知,X和和Y满足满足:将将Y带入由方程可知,带入由方程可知,y3y50,y41。y2=-20 x50又又y4=10 x20将将x2,x5分别带入原问题约束方程中,得:分别带入原问题约束方程中,得:解方程组得:解方程组得:x1=-5,x3=-1,所以原问题的最优解为所以原问题的最优解为X=(-5,0,-1),最优值,最优值z=-1212/31/2022Page22对偶
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