【精品】对偶问题的提出精品ppt课件.ppt

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1、对偶问题的提出问题的数学模型为:这就是一个最简单的线性规划模型。这就是一个最简单的线性规划模型。对例1从对偶的角度进行表述。假设该工厂的决策者决定不生产产品、，而将其所有资源出租或外售。这时工厂的决策者就要考虑给每种资源如何定价的问题。设用y1，y2，y3分别表示出租单位设备台时的租金和出让单位原材料A，B的附加额。他在做定价决策时，做如下比较：若用1个单位设备台时和4个单位原材料A可以生产一件产品，可获利2元，那么生产每件产品的设备台时和原材料出租或出让的所有收入应不低于生产一件产品的利润，这就有 y1+4y22第一节对偶问题的提出对例1从对偶的角度进行表述。同理将生产每件产品的设备台时和原

2、材料出租或出让的所有收入应不低于生产一件产品的利润，这就有 2y1+4y33把工厂所有设备台时和资源都出租或出让，其收入为 w=8y1+16y2+12y3从工厂的决策者来看当然w愈大愈好；但受到接受方的制约，从接受者来看他的支付愈少愈好，所以工厂的决策者只能在满足大于等于所有产品的利润条件下，提出一个尽可能低的出租或出让价格，才能实现其原意，为此需解如下的线性规划问题：第一节对偶问题的提出 称这个线性规划问题为例1线性规划问题(这里称为原问题)的对偶问题。这就是从另一角度提出的线性规划问题。min w=8y1+16y2+12y3 y1+4y2 2 2y1 +4y33 yi0，i=1,2,3 (

3、2-8)第一节对偶问题的提出现在讨论这两个条件。(4)从这里可以得到另一个线性规划问题 min w=Yb YAC Y0 称它为原线性规划问题max z=CXAXb，X0的对偶规划问题。第3节对偶问题的提出对偶规划问题第二节线性规划的对偶理论4.1 原问题与对偶问题的关系4.2 对偶问题的基本性质第二节 原问题与对偶问题的关系原问题（LP）：第二节 原问题与对偶问题的关系对偶问题(DP)第二节 原问题与对偶问题的关系标准型原问题与对偶问题的关系第二节 原问题与对偶问题的关系例2根据表2-3写出原问题与对偶问题的表达式 x y x1x2x2y1111y2222y3888c444第二节 原问题与对偶

4、问题的关系下列形式的变换关系为对称形式原问题（LP）对偶问题(DP)第二节 原问题与对偶问题的关系非对称形式的变换关系原问题的约束条件中含有等式约束条件时，按以下步骤处理。设等式约束条件的线性规划问题为第二节 原问题与对偶问题的关系非对称形式的变换关系第一步：先将等式约束条件分解为两个不等式约束条件第二节 原问题与对偶问题的关系非对称形式的变换关系第二步：按对称形式变换关系可写出它的对偶问题设yi是对应(2-13)式的对偶变量，yi是对应(2-14)式的对偶变量，i=1,2,，m第二节 原问题与对偶问题的关系将上述规划问题的各式整理后得到第二节 原问题与对偶问题的关系综合上述，线性规划的原问题

5、与对偶问题的关系克表示为：第二节 原问题与对偶问题的关系例3 试求下述线性规划原问题的对偶问题第二节 原问题与对偶问题的关系由表2-4中原问题和对偶问题的对应关系，可以直接写出上述问题的对偶问题，第三节 对偶问题的基本性质(1)对称性：对偶问题的对偶是原问题;(2)弱对偶性：若X是原问题的可行解，Y是对偶问题的可行解。则存在CXYb;(3)无界性：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;(4)可行解是最优解时的性质;(5)对偶定理：若原问题有最优解，那么对偶问题也有最优解；且目标函数值相等;(6)互补松弛性;(7)原问题检验数与对偶问题解的关系。第三节 对偶问题的基本性质

6、(1)对称性：对偶问题的对偶是原问题。证明：设原问题是max z=CX;AXb；X0根据对偶问题的对称变换关系，可以找到它的对偶问题是min w=Yb;YAC；Y0若将上式两边取负号，又因min w=max(-)可得到max(w)=Yb;YA C；Y0根据对称变换关系，得到上式的对偶问题是min(w)=CX；AX b;X0又因 min(w)=max w，可得Max w=max z=CX；AXb;X0这就是原问题。第三节 对偶问题的基本性质(2)弱对偶性第三节 对偶问题的基本性质(3)无界性若原问题(对偶问题)为无界解，则其对偶问题(原问题)无可行解。证：由性质（2）可知，例：第三节 对偶问题的

7、基本性质从两图对比可明显看到原问题无界，其对偶问题无可行解y1y2第三节 对偶问题的基本性质(4)可行解是最优解时的性质设是原问题的可行解，是对偶问题的可行解，当时，是最优解。证明证明:第三节 对偶问题的基本性质(5)对偶定理(强对偶性)若原问题有最优解，那么对偶问题也有最优解；且目标函数值相等。第三节 对偶问题的基本性质(6)互补松弛性第三节 对偶问题的基本性质(6)互补松弛性将原问题目标函数中的系数向量C用C=YA-YS代替后，得到 z=(YA YS)X=YAX YSX (2-15)将对偶问题的目标函数中系数列向量b，用b=AX+XS代替后，得到 w=Y(AX+XS)=YAX+YXS (2

8、-16)第三节 对偶问题的基本性质(7)原问题检验数与对偶问题解的关系 设原问题是max z=CX;AX+XS=b;X,XS0 它的对偶问题是min w=Yb;YA YS=C;Y,YS0 则原问题单纯形表的检验数行对应其对偶问题的一个基解，其对应关系见表2-5。第三节 对偶问题的基本性质(7)原问题检验数与对偶问题解的关系YS1是对应原问题中基变量XB的剩余变量，YS2是对应原问题中非基变量XN的剩余变量。第三节 对偶问题的基本性质(7)原问题检验数与对偶问题解的关系 证:设B是原问题的一个可行基，于是A=(B,N)；原问题可 改写为max z=CBXB+CNXNBXB+NXN+XS=bXB，

9、XN，XS0相应地对偶问题可表示为 min w=Yb YB YS1=CB (2-17)YN YS2=CN (2-18)Y，YS1,YS20这里YS=(YS1，YS2)。第三节 对偶问题的基本性质(7)原问题检验数与对偶问题解的关系 当求得原问题的一个解：XB=B-1b,其相应的检验数为 CN CBB-1N 与 CBB-1现分析这些检验数与对偶问题的解之间的关系：令Y=CBB-1,将它代入(2-17)式，(2-18)式得 YS1=0,YS2=CN CBB-1N证毕。第三节 对偶问题的基本性质例4 已知线性规划问题max z=x1+x2-x1+x2+x32-2x1+x2-x31x1,x2,x30试

10、用对偶理论证明上述线性规划问题无最优解。第三节 对偶问题的基本性质上述问题的对偶问题为min w=2y1+y2-y1-2y21y1+y21y1-y20y1，y20由第1约束条件及变量非负性约束，可知对偶问题无可行解；原问题虽然有可行解，但无最优解。第三节 对偶问题的基本性质例5 已知线性规划问题min w=2x1+3x2+5x3+2x4+3x5x1+x2+2x3+x4+3x542x1-x2+3x3+x4+x53 xj0，j=1，2，5 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。第三节 对偶问题的基本性质例5 已知线性规划问题 解：先写出它的

11、对偶问题max z=4y1+3y2y1+2y22 y1-y23 2y1+3y25 y1+y22 3y1+y23 y1，y20第三节 对偶问题的基本性质例5 已知线性规划问题 将y1*=4/5,y2*=3/5的值代入约束条件，得=1/53，=17/55，=7/50；原问题的两个相应的约束条件应取等式，故有 x1*+3x5*=4，2x1*+x5*=3求解后得到x1*=1,x5*=1；故原问题的最优解为 X*=(1，0，0，0，1)T；w*=5第四节对偶问题的经济解释影子价格在单纯形法的每步迭代中，目标函数取值z=CBB-1b，和检验数CN CBB-1N中都有乘子Y=CBB-1，那么Y的经济意义是什

12、么?设B是max z=CXAXb，X0的最优基，由(2-12)式可知 z*=CBB-1b=Y*b 对z求偏导数，得 由上式可知，变量yi*的经济意义是在其他条件不变的情况下，单位资源变化所引起的目标函的最优值的变化。第四节对偶问题的经济解释影子价格第1章中例1的影价格及其经济解释。由表1-5可知cj23000CBXBbx1x2x3x4x52x141001/400 x5400-21/213x22011/2-1/80-z-1400-3/2-1/80y1*=1.5，y2*=0.125，y3*=0。第四节对偶问题的经济解释影子价格第1章中例1的影价格及其经济解释。这说明是其他条件不变的情况下，若设备增

13、加一台时，该厂按最优计划安排生产可多获利1.5元；原材料A增加1kg，可多获利0.125元；原材料B增加1kg，对获利无影响。从图2-1可看到，设备增加一台时，代表该约束条件的直线由移至，相应的最优解由(4，2)变为(4，2.5)，目标函数z=24+32.5=15.5，即比原来的增大1.5。又若原材料A增加1kg时，代表该约束方程的直线由移至，相应的最优解从(4，2)变 为(4.25，1.875)，目 标 函 数 z=4.25+31.875=14.125。比原来的增加0.125。原材料B增加1kg时，该约束方程的直线由移至，这时的最优解不变。第四节对偶问题的经济解释影子价格第1章中例1的影价格

14、及其经济解释。第四节对偶问题的经济解释影子价格yi*的值代表对第i种资源的估价影子价格。这种估价是针对具体工厂的具体产品而存在的一种特殊价格，称它为“影子价格”。在该厂现有资源和现有生产方案的条件下，设备的每小时租费为1.5元，1kg原材料A的出让费为除成本外再附加0.125元，1kg原材料B可按原成本出让，这时该厂的收入与自己组织生产时获利相等。影子价格随具体情况而异，在完全市场经济的条件下，当某种资源的市场价低于影子价格时，企业应买进该资源用于扩大生产；而当某种资源的市场价高于企业影子价格时，则企业的决策者应把已有资源卖掉。可见影子价格对市场有调节作用。第五节对偶单纯形法前节讲到原问题与对

15、偶问题的解之间的对应关系时指出：在单纯形表中进行迭代时，在b列中得到的是原问题的基可行解，而在检验数行得到的是对偶问题的基解。通过逐步迭代，当在检验数行得到对偶问题的解也是基可行解时，根据性质(2)、(3)可知，已得到最优解。即原问题与对偶问题都是最优解。根据对偶问题的对称性，可以这样考虑：若保持对偶问题的解是基可行解，即cjCBB-1Pj0，而原问题在非可行解的基础上，通过逐步迭代达到基可行解，这样也得到了最优解。其优点是原问题的初始解不一定是基可行解，可从非基可行解开始迭代。第五节对偶单纯形法设原问题为 max z=CX AX=b X0又设B是一个基。不失一般性，令B=(P1，P2，Pm)

16、，它对应的变量为 XB=(x1，x2，,xm)。当非基变量都为零时，可以得到XB=B-1b。若在B-1b中至少有一个负分量，设(B-1b)i0，并且在单纯形表的检验数行中的检验数都为非正，即对偶问题保持可行解，它的各分量是 (1)对应基变量x1，x2，,xm的检验数是i=ci zi=ci CBB-1Pj=0，i=1,2,m (2)对应非基变量xm+1，xn的检验数是j=cj zj=cj CBB-1Pj0，j=m+1,n第五节对偶单纯形法每次迭代是将基变量中的负分量xl取出，去替换非基变量中的xk，经基变换，所有检验数仍保持非正。从原问题来看，经过每次迭代，原问题由非可行解往可行解靠近。当原问题

17、得到可行解时，便得到了最优解。第五节对偶单纯形法对偶单纯形法的计算步骤如下：(1)根据线性规划问题，列出初始单纯形表。检查b列的数字，若都为非负，检验数都为非正，则已得到最优解。停止计算。若检查b列的数字时，至少还有一个负分量，检验数保持非正，那么进行以下计算。(2)确定换出变量。按min(B-1b)i(B-1b)i0(B-1b)l对应的基变量xi为换出变量 (3)确定换入变量。在单纯形表中检查xl所在行的各系数lj(j=1,2,，n)。若所有lj0，则无可行解，停止 计算。若存在lj0 (j=1,2,，n),计算 第五节对偶单纯形法对偶单纯形法的计算步骤如下：按规则所对应的列的非基变量xk为

18、换入变量，这样才能保持得到的对偶问题解仍为可行解。(4)以lk为主元素，按原单纯形法在表中进行迭代运算，得到新的计算表。重复步骤(1)(4)。第五节对偶单纯形法例6用对偶单纯形法求解min w=2x1+3x2+4x3x1+2x2+x332x1x2+3x34x1，x2，x30 解：解：先将此问题化成下列形式，以便得到对偶问题的初始可行基 max z=2x1 3x2 4x3 x1 2x2 x3+x4 =32x1+x2 3x3 +x5=4xj0，j=1,2,5第五节对偶单纯形法例6的初始单纯形表，见表2-6。从表2-6看到，检验数行对应的对偶问题的解是可行解。因b列数字为负，故需进行迭代运算。第五节

19、对偶单纯形法换出变量的确定：换入变量的确定：按上述对偶单纯形法计算步骤(3)，即在单纯形表中检查xl所在行的各系数lj(j=1,2,，n)。若所有lj0，则无可行解，停止计算。按上述对偶单纯形法计算步骤(2)，即按min(B-1b)i(B-1b)i0(B-1b)l对应的基变量xi为换出变量。计算min(3,4)=4故x5为换出变量。故x1为换入变量。换入、换出变量的所在列、行的交叉处“2”为主元素。按单纯形法计算步骤进行迭代，得表2-7。第五节对偶单纯形法第五节对偶单纯形法表2-8中，b列数字全为非负，检验数全为非正，故问题的最优解为X*=(11/5，2/5，0，0，0)T若对应两个约束条件的

20、对偶变量分别为y1和y2，则对偶问题的最优解为Y*=(y1*,y2*)=(8/5,1/5)第五节对偶单纯形法从以上求解过程可以看到对偶单纯形法有以下优点：l(1)初始解可以是非可行解，当检验数都为负数时就可以进行基的变换，这时不需要加入人工变量，因此可以简化计算。l(2)当变量多于约束条件，对这样的线性规划问题用对偶单纯形法计算可以减少计算工作量，因此对变量较少，而约束条件很多的线性规划问题，可先将它变换成对偶问题，然后用对偶单纯形法求解。l(3)在灵敏度分析及求解整数规划的割平面法中，有时需要用对偶单纯形法，这样可使问题的处理简化。对偶单纯形法的局限性主要是，对大多数线性规划问题，很难找到一

21、个初始可行基，因而这种方法在求解线性规划问题时很少单独应用。第六节灵敏度分析以前讨论线性规划问题时，假定ij，bi,cj都是常数。但实际上这些系数往往是估计值和预测值。如市场条件一变，cj值就会变化；ij往往是因工艺条件的改变而改变；bi是根据资源投入后的经济效果决定的一种决策选择。因此提出这样两个问题：(1)当这些系数有一个或几个发生变化时，已求得的线性规划问题的最优解会有什么变化；(2)或者这些系数在什么范围内变化时，线性规划问题的最优解或最优基不变。后一个问题将在第8节参数线性规划中讨论。第六节灵敏度分析显然，当线性规划问题中某一个或几个系数发生变化后，原来已得结果一般会发生变化。当然可

22、以用单纯形法从头计算，以便得到新的最优解。这样做很麻烦，而且也没有必要。因在单纯形法迭代时，每次运算都和基变量的系数矩阵B有关，因此可以把发生变化的个别系数，经过一定计算后直接填入最终计算表中，并进行检查和分析，可按表2-9中的几种情况 进行处理。6.1 资源数量变化的分析资源数量变化是指资源中某系数br发生变化，即br=br+br。并假设规划问题的其他系数都不变。这样使最终表中原问题的解相应地变化为XB=B-1(b+b)这里b=(0,，br,0,，0)T。只要XB0，因最终表中检验数不变，故最优基不变，但最优解的值发生了变化，所以XB为新的最优解。新的最优解的值可允许变化范围用以下方法确定。

23、6.1 资源数量变化的分析新的最优解的值可允许变化范围用以下方法确定。6.1 资源数量变化的分析新的最优解的值可允许变化范围用以下方法确定。6.1 资源数量变化的分析例如求第1章例1中第二个约束条件b2的变化范围。解：可以利用第1章例1的最终计算表中的数据：6.1 资源数量变化的分析可计算b2：由上式，可得b24/0.25=16，b24/0.5=8，b22/0.125=16。所以b2的变化范围是8，16；显然原b2=16，加它的变化范围后，b2的变化范围是8，32。6.1 资源数量变化的分析例7 从表1-5得知第1章例1中，每设备台时的影子价格为1.5元，若该厂又从其他处抽调4台时用于生产产品

24、，。求这时该厂生产产品，的最优方案。解：先计算B-1b,将结果反映到最终表1-5中，得表2-10。6.1 资源数量变化的分析由于表2-10中b列有负数，故用对偶单纯形法求新的最优解。计算结果见表2-11。即该厂最优生产方案应改为生产4件产品，生产3件产品，获利z*=42+33=17(元)从表2.11 看出x3=2，即设备还有2小时未被利用。6.2 标函数中价值系数cj的变化分析可以分别就cj是对应的非基变量和基变量两种情况来讨论。(1)若cj是非基变量xj的系数，这时它在计算表中所对应的检验数是 j=cjCBB-1Pj 或 当cj变化cj后，要保证最终表中这个检验数仍小于或等于零，即j=cjC

25、BB-1Pj0 那么cj+cjYPj，即cj的值必须小于或等于YPjcj，才可以满足原最优解条件。这就可以确定cj的范围了。6.2 标函数中价值系数cj的变化分析可以分别就cj是对应的非基变量和基变量两种情况来讨论。(2)若cr是基变量xr的系数。因crCB，当cr变化cr时，就引起CB的变化，这时 (CB+CB)B-1A=CBB-1A+(0，cr，0)B-1A =CBB-1A+cr(r1,r2,，rn)可见，当cr变化cr后，最终表中的检验数是 j=cjCBB-1Acr rj，j=1,2,，n 若要求原最优解不变，即必须满足j0。于是得到 6.2 标函数中价值系数cj的变化分析cr可变化的范

26、围是 6.2 标函数中价值系数cj的变化分析例8 试以第1章例1的最终表表1-5为例。设基变量x2的系数c2变化c2，在原最优解不变条件下，确定c2的变化范围。解：解：这时表1-5最终计算表便成为表2-12所示。6.2 标函数中价值系数cj的变化分析若保持原最优解，从表2-12的检验数行可见应有由此可得c23 和c21。c2的变化范围为 3c21即x2的价值系数c2可以在0，4之间变化，而不影响原最优解。6.3 技术系数ij的变化例9 分析在原计划中是否应该安排一种新产品。以第1章例1为例。设该厂除了生产产品，外，现有一种新产品III。已知生产产品III，每件需消耗原材料A，B各为6kg，3k

27、g，使用设备2台时；每件可获利5元。问该厂是否应生产该产品和生产多少?解：解：分析该问题的步骤是：(1)设生产产品II为x3台，其技术系数向量P3=(2,6,3)T，然后计算最终表中对应x3的检验数3=c3CB-13=5(1.5,0.125,0)(2,6,3)T=1.250 说明安排生产产品III是有利的。6.3 技术系数ij的变化由于b列的数字没有变化，原问题的解是可行解。但检验数行中还有正检验数，说明目标函数值还可以改善。6.3 技术系数ij的变化(3)将x3作为换入变量，x5作为换出变量，进行迭代，求出最优解。计算结果见表2-13(b)，这时得最优解：x1=1,x2=1.5，x3=2。总

28、的利润为16.5元。比原计划增加了2.5元。6.3 技术系数ij的变化例10 分析原计划生产产品的工艺结构发生变化。仍以第1章例1为例，若原计划生产产品的工艺结构有了改进，这时有关它的技术系数向量变为P1=(2,5,2)T，每件利润为4元，试分析对原最优计划有什么影响?解：解：把改进工艺结构的产品看作产品，设x1为其产量。于是在原计算的最终表中以x1代替x1，计算对应x1的列向量。同时计算出x1的检验数为c1CBB-1P1=4(1.5,0.125,0)(2,5,2)T=0.375将以上计算结果填入最终表x1 的列向量位置，得表2-14。6.3 技术系数ij的变化可见x1为换入变量，x1为换出变

29、量，经过迭代。得到表2-15 6.3 技术系数ij的变化表2-15表明原问题和对偶问题的解都是可行解。所以表中的结果已是最优解。即应当生产产品，3.2单位；生产产品，0.8单位。可获利15.2元。注意：若碰到原问题和对偶问题均为非可行解时，就需要引进人工变量后重新求解。6.3 技术系数ij的变化例11 假设例10的产品的技术系数向量变为P1=(4,5,2)T，而每件获利仍为4元。试问该厂应如何安排最优生产方案?解：解：方法与例10相同，以x1代替x1，并计算列向量x1的检验数为c1CBB-1P1=4（1.5,0.125,0)(4,5,2)T=2.625。将这些数字填入最终表1-15的x1列的位

30、置，得到表2-16。6.3 技术系数ij的变化将表2-16的x1变换为基变量，替换x1，得表2-17。6.3 技术系数ij的变化从表2-17可见原问题和对偶问题都是非可行解。于是引入人工变量x6。因在表2-17中x2所在行，用方程表示时为0 x1+x2+0.5x30.4x4+0 x5=2.4引入人工变量x6后，便为x2 0.5x3+0.4x4+x6=2.4将x6作为基变量代替x2，填入表2-17，得到表2-18。6.3 技术系数ij的变化这时可按单纯形法求解。x4为换入变量，x6为换出变量。经基变换运算后，得到表2-19的上表。在表2-19的上表中，确定x2为换入变量，x5为换出变量。经基变换

31、运算后，得到表2-19的下表。此表的所有检验数都为非正，已得最优解。最优生产方案为生产产品，0.667单位；产品，2.667单位，可得最大利润10.67元。6.3 技术系数ij的变化第七节 参数线性规划灵敏度分析主要讨论在最优基不变情况下，确定系数aij，bi，cj的变化范围。参数线性规划研究这些参数中某一参数连续变化时，使最优解发生变化的各临界点的值。即把某一参数作为参变量，而目标函数在某区间内是这个参变量的线性函数，含这个参变量的约束条件是线性等式或不等式。因此仍可用单纯形法和对偶单纯形法分析参数线性规划问题。其步骤是：第七节 参数线性规划(1)对含有某参变量t的参数线性规划问题。先令t=

32、0，用单纯形法求出最优解；(2)用灵敏度分析法，将参变量t直接反映到最终表中；(3)当参变量t连续变大或变小时，观察b列和检验数行各数字的变化。若在b列首先出现某负值时，则以它对应的变量为换出变量；于是用对偶单纯形法迭代一步。若在检验数行首先出现某正值时，则将它对应的变量为换入变量；用单纯形法迭代一步；(4)在经迭代一步后得到的新表上，令参变量t继续变大或变小，重复步骤(3)，直到b列不能再出现负值，检验数行不能再出现正值为止。7.1 参数c的变化例12 试分析以下参数线性规划问题。当参数t0时的最优解变化。解：解：将此模型化为标准型7.1 参数c的变化令t=0，用单纯形法求解的结果，见表2-

33、20。将c的变化直接反映到最终表2-20中，得表2-21。计算t的变化范围7.1 参数c的变化当 t 值变化，在40，即0t9/7时，为最优解(2,6,2,0,0)T；当 t 值增大，t(3/2)/(7/6)=9/7时，在检验数行首先出现40；表示还可以继续改进。t=9/7为第一临界点。当t9/7时，40，这时x4作为换入变量。用单纯形法迭代一步，得表2-22。7.1 参数c的变化当t继续增大t(5/2)/(1/2)=5时，在检验数行首先出现50，在50，即9/7t5时，得最优解(4,3,0,6,0)T。t=5为第二临界点。当t5时，50，这时x5作为换入变量，用单纯形法迭代一步，得表2-23

34、。t继续增大时，在检验数行恒有2，30，故当t5时，最优解为(4，0，0，12，6)T。7.2 参数b的变化分析例13 分析以下线性规划问题，当t0时，其最优解的变化范围。解解 将上述模型化为标准型 7.2 参数b的变化分析令t=0，用单纯形法迭代两次，求解的结果，见表2-24。将此计算结果反映到最终表2-24，得表2-25。7.2 参数b的变化分析在表2-25中进行分析，当t增大至t2时，则b0；即0t2时，最优解为(2t,4,0,0)T。当t2时，则b10；故将x1作为换出变量，用对偶单纯形法迭代一步，得表2-26 从表2-26可见，当t6时，问题无可行解；当2t6时，问题的最优解为(0，6t，0，6+3t)T。