第2章线性规划对偶问题.ppt
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1、第2章 对偶理论,线性规划续,知识点,了解对偶问题的特点,熟悉互为对偶的问题之间的关系;掌握对偶规划的理论和性质,如可逆性、弱对偶性、对偶定理、互补松驰定理等;掌握对偶单纯形法;,主要内容,一、对偶问题的基本概念二、对称的对偶线性规划三、对偶的基本性质四、对偶单纯形法,一、对偶问题的基本概念,传统的线性规划问题:在有限的资源下如何安排生产以获得最大利润,该问题的线性规划模型为:目标函数:max Z=4x1+3x2 约束条件:2x1 2x2 1600 5x1+2.5x2 2500 x1 400 x1 0,x2 0,现在的问题:如果工厂目前不再打算生产汽车,而是将钢材和座椅以比买价更高的价格卖出去
2、(加价),把生产能力以更高的工时费接受外协加工,那么材料和工时的定价应该是多少才是合算的?,假设y1表示出售单位钢材的利润,y2表示外协加工的工时利润,y3表示出售每套大轿车座椅的利润那么生产一辆载重汽车的材料销售利润和工时利润之和不应低于出售一辆载重汽车所得的利润,即:2y1+2.5y23同样有,2y1+5y2+y3 4,为了不亏本,各种材料的利润(加价)不能为负值,即:y1、y2、y3 0工厂的总利润是出售材料的利润、工时利润和座椅利润之和,即:W=1600y1+2500y2+400y3,从工厂决策者的角度看W越大越好。但为了在市场实现交易,在满足上述条件的基础上,W应尽可能小。从而得到如
3、下线性规划模型:Min W=1600y1+2500y2+400y32y1+2.5y23 s.t.2y1+5y2+y3 4y1、y2、y3 0,线性规划原问题和对偶问题,原问题:Max Z=c1x1+cnxn a11x1+a1nxnb1 a21x1+a2nxnb2s.t.am1x1+amnxn bm X1,xn0,对偶问题:Min W=b1y1+bmym a11y1+am1ym c1 a12y1+am2ym c2s.t.a1ny1+amnym cn y1,ym 0,矩阵表述,原问题:Max Z=CTX s.t.AXb X 0对偶问题:Min W=bTY s.t.ATY C Y 0,两个模型之间的
4、关系:原问题是求最大值,而对偶问题是求最小值;原问题的约束条件是“”,而对偶问题的约束条件是“”;原问题的目标函数系数是对偶问题的约束条件右端的常数项;原问题的约束条件右端的常数项是对偶问题目标函数的系数;原问题约束条件中xi的系数是对偶问题第i个约束条件的系数,原问题第i个约束条件的系数是对偶问题的约束条件中yi的系数。,对称的对偶线性规划,定义:如果一个线性规划具备下面两个条件,则称它具有对称形式:所有的变量都是非负的;所有的约束条件都是不等式,且在目标函数是求极大值的情况下,为“”型,求极小值时,为“”型。,非对称形式的对偶问题,在原线性规划问题为Max型,且变量非负的前提下:1.原问题
5、约束条件是“”型两边都乘以“-1”转化为“”型,得到对偶规划的变量约束为:yi0,例:Max Z=x1+2x2-3x3 S.t.x1+2x2+5x31 2x1-3x2-4x3 2 x1,x2,x3 0,Max Z=x1+2x2-3x3 S.t.-x1-2x2-5x3-1 2x1-3x2-4x3 2 x1,x2,x3 0,Min W=-y1+2y2 S.t.-y1+2y2 1-2y1-3y2 2-5y1-4y2-3 y1,y2 0,令y1=-y1,上述模型化为:Min W=y1+2y2 S.t.y1+2y2 1 2y1-3y2 2 5y1-4y2-3 y1 0,y2 0,例:Max Z=x1+2
6、x2-3x3 S.t.x1+2x2+5x3 1 2x1-3x2-4x3 2 x1,x2 0,x3 0,令x3=-x3,得:Max Z=x1+2x2+3x3 S.t.x1+2x2-5x3 1 2x1-3x2+4x3 2 x1,x2,x3 0,Min W=y1+2y2 S.t.y1+2y2 1 2y1-3y2 2-5y1+4y2 3 y1,y2 0,第三个方程两边同乘-1,得 Min W=y1+2y2 S.t.y1+2y2 1 2y1-3y2 2 5y1-4y2-3 y1,y2 0,2.原问题约束条件是“=”型看成两个约束条件:”+”组成,得到对偶规划的变量约束为:yi无非负约束(即可正可负),例
7、:Max Z=x1+2x2-3x3 S.t.x1+2x2+5x3 1 2x1-3x2-4x3=2 x1,x2,x3 0,Max Z=x1+2x2-3x3 S.t.x1+2x2+5x3 1 2x1-3x2-4x3 2 2x1-3x2-4x3 2 x1,x2,x3 0,Min W=y1+2y2-2y3 S.t.y1+2y2-2y3 1 2y1-3y2+3y3 2 5y1-4y2+4y3-3 y1,y2,y3 0,Max Z=x1+2x2-3x3 S.t.x1+2x2+5x3 1 2x1-3x2-4x3 2-2x1+3x2+4x3-2 x1,x2,x3 0,令y4=y2-y3,得:Min W=y1+
8、2y4 S.t.y1+2y4 1 2y1-3y4 2 5y1-4y4-3 y1 0,y4无符号约束,原问题与对偶问题的对应关系,例:,写出下面线性规划问题的对偶问题:1.,解:根据上述对偶关系,可以写出原问题的对偶问题:,例:,写出下面线性规划问题的对偶问题:2.,解:根据上述对偶关系,可以写出原问题的对偶问题:,对偶的基本性质,原问题:Max Z=CTX s.t.AXb X0,对偶问题:Min W=bTY s.t.ATY C Y 0,对称性:对偶问题的对偶是原问题;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CTX bTY,弱对偶性的证明:AX bXTAT bTXTATY bTY
9、所以:bTY XTATY XTC=CT X,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。例:说明:无界性质并不存在逆(例见:P57),可行解是最优解的条件:设X*是原问题的可行解,Y*是对偶问题的可行解,当CTX*=bTY*时,X*,Y*是最优解。证明:由弱对偶性,可知原问题的所有可行解X均满足 CT X bTY*又因为CTX*=bTY*,所以CT X CTX*,即:X*是使目标函数取值最大的可行解。因而是最优解。同理可证Y*也是最优解。,对偶定理:若原问题有最优解,则对偶问题也有最优解,且最优目标函数值相等。,证明:设X*是原问题的最优解,则其对应的基矩阵B必有:C
10、BTB-1A-CT0,(非基变量的检验数大于或等于0,基变量的检验数等于0)即:ATY*C,其中,Y*=CBTB-1T 故Y*是对偶问题的可行解,它使:W=bTY*=bTCBTB-1T=CBTB-1b 由于X*是原问题的最优解,使目标函数值Z=CTX*=CBTB-1b由此得到:bTY*=CBTB-1b=CTX*因此,Y*是对偶问题的最优解。,原规划的检验数对应于对偶规划的一个解;对偶规划的检验数对应于原规划的一个解。特别地,若原问题的最优基为B,则其对偶问题的最优解为Y*=CBTB-1,互补松驰定理:设原问题和对偶问题的标准型分别为:若X*,Y*分别是原问题和对偶问题的可行解,那么Y*TXs=
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