对偶理论和灵敏度分析.ppt
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1、对偶线性规划,对偶的定义对偶问题的性质原始对偶关系目标函数值之间的关系最优解之间的互补松弛关系对偶单纯形法对偶的经济解释,DUAL,2,线性规划对偶问题的提出,一、对偶理论的提出 现有甲乙两种原材料生产A1,A2两种产品,所需的原料,甲乙两种原料的可供量,以及生产A1,A2两种产品可得的单位利润见表。问如何安排生产资源使得总利润为最大?,3,解:设生产A1为x1件,生产A2为x2件,则线性规划问题为:,maxZ=4.5x1+5x2 s.t.3x1+2x224 4x1+5x240 x1,x20,假设现在不考虑生产产品,而是把甲乙两种原材料卖掉,则问题变成对于甲乙两种原材料企业以多少最低价愿意出让
2、?,解:设甲资源的出让价格为y1,乙资源的出让价格为y2,minw=24y1+40y2 s.t.3y1+4y24.5 2y1+5y25 y1,y20,4,二、对偶问题的一般形式 一般认为变量均为非负约束的情况下,约束条件在目标函数取极大值时均取“”号;当目标函数求极小值时均取“号。则称这些线性规划问题具有对称性。,max z=c1x1+c2x2+cnxns.t.a11x1+a12x2+a1nxn b1 a21x1+a22x2+a2nxn b2 am1x1+am2x2+amnxn bm x1,x2,xn 0,min w=b1y1+b2y2+bmyms.t.a11y1+a21y2+am1ym c1
3、 a12y1+a22y2+am2ym c2 a1ny1+a2ny2+amnym cn y1,y2,ym 0,Max Z=CX s.t.AXb X0,Minw=Yb s.t.AYC Y0,5,原始问题max z=CXs.t.AXb X 0,对偶问题min w=Ybs.t.AYCY 0,max,b,A,C,C,AT,b,min,m,n,m,n,6,举例:,maxZ=3x1+2x2 s.t.-x1+2x24 3x1+2x214 x1-x2 3 x1,x20,minw=4y1+14y2+y3 s.t.-y1+3y2+y33 2y1+2x2-y32 y1,y2,y30,y1,y2,y3,第一种资源,第二
4、种资源,第三种资源,第一种产品,第二种产品,x1,x2,7,原始问题为min z=2x1+3x2-x3s.t.x1+2x2+x36 2x1-3x2+2x39 x1,x2,x30,根据定义,对偶问题为max y=6y1+9y2s.t.y1+2y22 2y1-3y23 y1+2y2-1 y1,y20,原始问题是极小化问题原始问题的约束全为原始问题有3个变量,2个约束原始问题的变量全部为非负,对偶问题是极大化问题对偶问题的约束全为对偶问题有2个变量,3个约束原始问题的变量全部为非负,原始问题变量的个数(3)等于对偶问题约束条件的个数(3)原始问题约束条件的个数(2)等于对偶问题变量的个数(2),8,
5、对偶问题的对偶,max z=6x1+9x2s.t.x1+2x22 2x1-3x23 x1+2x2-1 x1,x20,minw=2y1+3y2-y3s.t.y1+2y2+y36 2y1-3y2+2y39 y1,y2,y30,对偶问题的对偶就是原始问题。两个问题中的任一个都可以作为原始问题。另一个就是它的对偶问题。,max u=6w1+9w2s.t.w1+2w22 2w1-3w23 w1+2w2-1 w1,w20,9,maxZ=x1+4x2+2x3 s.t.5x1-x2+2x38 x1+3x2-3x35 x1,x2,x30,minw=8y1+5y2 s.t.5y1+y21-y1+3y24 2y1-
6、3y2 2 y1,y20,10,三、非对称形式的原对偶问题,minz=2x1+3x2-5x3+x4 s.t.x1+x2-3x3+x45 2x1+2x3-x44 x2+x3+x4=6 x10,x2,x30,x2+x3+x46x2+x3+x46,-x1=x1,x10;x4-x4”=x4,x4 0,x4”0,minz=-2x1+3x2-5x3+(x4-x4”)1+x2-3x3+(x4-x4”)5 2x1-2x3+(x4-x4”)-4 x2+x3+(x4-x4”)6-x2-x3-(x4-x4”)-6 x1,x2,x3,x4,x4”0,y1,y2,y3,y3”,maxw=5y1-4y2+6(y3-y3”
7、)1+2y2-2 y1+(y3-y3”)3-3y1-2y2+(y3-y3”)-5 y1+y2+(y3-y3”)1-y1-y2-(y3-y3”)-1 y1,y2,y3,y3”0,11,maxw=5y1-4y2+6(y3-y3”)1+2y2-2 y1+(y3-y3”)3-3y1-2y2+(y3-y3”)-5 y1+y2+(y3-y3”)1-y1-y2-(y3-y3”)-1 y1,y2,y3,y3”0,设y2=-y2,y3=y3-y3”,则y20,y3无约束此时对偶问题变为,maxw=5y1+4y2+6y3 s.t.y1+2y2 2 y1+y3 3-3y1+2y2+y3-5 y1-y2+y3=1 y
8、10,y20,y3无约束,minz=2x1+3x2-5x3+x4 s.t.x1+x2-3x3+x45 2x1+2x3-x4 4 x2+x3+x4=6 x10,x2,x30,12,原 始 对 偶 表,13,对偶关系,1、极大与极小的对偶2、价值系数与资源系数的对偶3、约束条件系数矩阵的对偶是矩阵的转置4、反向不等式与非正的决策变量的对偶5、等式与非负限制的决策变量的对偶6、最优解与检验数的对偶,14,min z=2x1+4x2-x3s.t.3x1-x2+2x3 6-x1+2x2-3x3 12 2x1+x2+2x3 8 x1+3x2-x3 15,max y=6w1+12w2+8w3+15w4s.t
9、.3w1-w2+2w3+w4 2-w1+2w2+w3+3w4 4 2w1-3w2+2w3-w4-1 w1 0,w2,w3 0,w4 0,=,Free,=,x10,x20,x3:Free,原始问题变量的个数(3)等于对偶问题约束条件的个数(3);原始问题约束条件的个数(4)等于对偶问题变量的个数(4)。原始问题变量的性质影响对偶问题约束条件的性质。原始问题约束条件的性质影响对偶问题变量的性质。,写对偶问题的练习(1),15,写对偶问题的练习(2),原始问题,max z=2x1-x2+3x3-2x4s.t.x1+3x2-2x3+x412-2x1+x2-3x48 3x1-4x2+5x3-x4=15
10、x10,x2:Free,x30,x40,min y=12w1+8w2+15w3s.t.w1-2w2+3w32 3w1+w2-4w3=-1-2w1+5w33 w1-3w2-w3-2 w10,w20,w3:Free,对偶问题,16,maxZ=x1-2x2+3x3 s.t.2x1+4x2+3x3100 3x1-2x2+6x3200 5x1+3x2+4x3=150 x1,x30,练习,minw=100y1+200y2+150y3 s.t.2y1+3y2+5y31 4y1-2y2+3y3=-2 3y1+6y2+4y33 y10,y20,minZ=2x1+2x2+4x3 s.t.x1+3x2+4x32 2
11、x1+x2+3x33 x1+4x2+3x3=5 x1 0,x20,maxw=2y1+3y2+5y3 s.t.y1+2y2+y32 3y1+y2+4y3 2 4y1+3y2+3y34 y10,y20,17,原始和对偶问题可行解目标函数值比较,min z=2x1+3x2s.t.x1+3x23 2x1+x2 4 x1,x2 0,max w=3y1+4y2s.t.y1+2y22 3y1+y2 3 y1,y2 0,18,对偶问题的基本性质,一、单纯形法计算的矩阵描述,Max Z=CX AXb X0其中X(x1,x2xn)T,Max Z=CX+0Xs AX+IXs=b X,Xs0其中Xs(xn+1,xn+
12、2xn+m)TI 为mm的单位矩阵,19,对应初始单纯形表中的单位矩阵I,迭代后的单纯形表中为B-1;初始单纯形表中基变量Xs=b,迭代后的表中为XB=B-1b;约束矩阵(A,I)(B,N,I),迭代后为(B-1B,B-1N,B-1I)(I,B-1N,B-1);初始单纯形表中xj的系数向量为Pj,迭代后为Pj,且Pj=B-1Pj。,20,当B为最优基时,XB为最优解时,则有:,CN-CBB-1N0,-CBB-10,CB-CBI=0,代入得:CNCBB-1N+CB-CBI0CCBB-1(B+N)0,整理得:CCBB-1 A0-CBB-10,令CBB-1为单纯形乘子,YCBB-1,则:CY A0-
13、Y0,Y AC Y 0,WYb=CBB-1b=Z,所以当原问题为最优解时,对偶问题为可行解且具有相同的目标函数值。,21,maxZ=4.5x1+5x2 s.t.3x1+2x224 4x1+5x240 x1,x20,minw=24y1+40y2 s.t.3y1+4y24.5 2y1+5x25 y1,y20,y1,y2,x1,x2,maxZ=4.5x1+5x2 s.t.3x1+2x2+x3=24 4x1+5x2+x4=40 x1,x2,x3,x4,0,minw=24y1+40y2 s.t.3y1+4y2-y3=4.5 2y1+5x2-y4=5 y1,y2,y3,y40,22,解原问题:,23,24
14、,25,Z=4.540/7524/7=300/7,26,解对偶问题:,w=245/14406/7=300/7,27,(x3,x4)=(0,0),(y3,y4)=(0,0),-y1,-y2,-y4,-y3,x1,x2,x4,x3,28,二、对偶问题的基本性质,原始问题max z=CXs.t.AXb X 0,对偶问题min w=Ybs.t.ATYCY 0,1.弱对偶性若X为原问题的可行解,Y为对偶问题的可行解,则恒有CXYb,29,推论:原问题任一可行解的目标函数是其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是其原问题目标函数的上界。如原问题有可行解且目标函数值无界,则其对偶问题无
15、可行解;反之对偶问题有可行解且目标函数无界,则原问题无可行解。(对偶问题无可行解时,其原问题无界解或无可行解。若原问题有可行解而其对偶问题无可行解时,原问题目标函数无界 若对偶问题有可行解而其原问题无可行解时,对偶问题目标函数无界。,30,2.最优性若X为原问题的可行解,Y为对偶问题的可行解,且CXYb则X,Y分别为原问题和对偶问题的最优解。,3.强对偶性若原问题和对偶问题均具有可行解,则两者均具有最优解,且他们的最优解的目标值相等。,31,4.互补松弛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0,则该约束条件取严格等式,既松弛变量或剩余变量为0;反之如果对应某一约束条件
16、的对偶变量值不为0,则该约束条件取严格不等式,既松弛变量或剩余变量不为0.,若yi 0,则aijxj=bi,即xsi=0若yi 0,则aijxjbi,即xsi0即xsiyi=0,同理若xj 0,则aijyi=cj,即ysj=0若xj 0,则aijyicj,即ysj0即ysjxj=0,32,maxZ=4.5x1+5x2 s.t.3x1+2x2+x3=24 4x1+5x2+x4=40 x1,x2,x3,x4,0,minw=24y1+40y2 s.t.3y1+4y2-y3=4.5 2y1+5x2-y4=5 y1,y2,y3,y40,X3=0,3x1+2x2=24,y1=14/5X4=0,4x1+5x
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