非线性优化问题与资源影子价格分析

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1、ValueEngineeringNo.5,2009价值工程2009年第5期doi:10.3969/j.issn.1006-4311.2009.05.047非线性优化问题与资源影子价格分析AnalysisofNon-linearProgrammingandResourcesShadowPrice徐凤XuFeng;杨桂元YangGuiyuan(安徽财经大学数量经济研究所,蚌埠233030)(InstituteofEconomicQuantity,AnhuiUniversityofFinanceandEconomics,AnhuiBengbu2

2、33030)摘要:首先,对条件极值问题中资源的影子价格进行了讨论,根据数学规划的Kuhn-Tucker条件,得出条件极值问题中的影子价格也表现为边际利润(拉格朗日乘子)。然后,讨论一般非线性规划问题中资源的影子价格和影子成本,并用证券投资组合优化模型为案例对收益率的边际成本(风险)进行分析。Abstract:Thisarticlefirstdiscussestheshadowpriceofresourcesinextremumproblemswithconditions.AccordingtoKuhn-Tuckerconditionsof

3、themathematicalprogramming,theauthorpointsoutthattheshadowpriceofextremumproblemswithconditionsisalsomarginalprofit(Lagrangemultipliers).Aftertheshadowpriceandshadowcostingeneralnon-linearprogrammingproblemsbeingdiscussed,theauthoranalysesthemarginalcost(risk)ofyieldbyado

4、ptingportfoliocase.关键词:非线性规划;影子价格;灵敏度分析;资源配置;拉格朗日乘子Keywords:non-linearprogramming;shadowprice;sensitivityanalysis;resourcesallocation;LagrangeMultiplier中图分类号:F253·9文献标识码:A文章编号:1006-4311(2009)05-0136-050引言条件极值问题(ECP)可以解释为在资源ai(i=目前对资源影子价格研究一般仅限于线性规划问1,2,…,m)给定的条件下,使得总产值(或者

5、总利润)题。影子价格通常是指对资源利用问题线性规划对偶f(x,x,…,x)最大化。12n模型决策变量的经济解释,表示在资源最优利用条件令拉格朗日函数为:L(x,μ)=f(x,x,…,x)+12n下各种资源的边际价值[1-6]。然而在实际问题中,多数经m济指标表达式都是非线性的,对这些非线性经济指标Σμi[ai-gi(x1,x2,…,xn)]i=1进行优化时线性规划模型就不再适用。1951年库恩其中:x=(xTT,x,…,x),μ=(μ,μ,…,μ)。称μ(i=12n12mi(H·W·Kuhn)和塔克(A·W·Tucker)提出了解决非线性

6、1,2,…,m)为对应于约束g(x)=a(i=1,2,…,m)的拉优化问题的数学模型———非线性规划,它是具有非线ii格朗日乘子,简称L_乘子。性约束条件或目标函数的数学模型,用来研究一个元[7]若条件极值问题(ECD)的最优解为x=(x,x,…,实函数在一组等式或不等式约束条件下的极值问题。12TT满足Kuhn-Tucker条所以对影子价格研究仅限于线性规划中是远远不够xn),则存在μ=(μ1,μ2,…,μn)的,文献[8]中给出了只有一种资源限制使得利润最大化件(以下简称K—T条件):的非线性规划的影子价格。本文将对具有多种资源限m坠

7、L(x軃,μ軍)坠f(x軃)軍坠g(x軃)制的非线性规划问题进行研究,利用数学规划的坠x=坠x-Σμi坠x=0(1)jji=1jKuhn-Tucker条件,给出多种资源限制条件下的非线j=1,2,…,n性规划问题影子价格表现形式及其应用。坠L(x軃,μ軍)=ai-gi(x軃)=0(2)2具有多种资源限制的非线性规划的影坠μj子价格j=1,2,…,n考虑具有等式约束的条件极值问题:如果在条件极值问题(ECP)中,设资源a=(a1,a2,T为参数,(ECP)的最优值和最优解都可看做是maxf(x,x,…,x)…,am)12n(ECP)s.t.

8、g(x,x,…,x)=a(i=1,2,…,m)关于a=(a1,a2,…,am)T的函数,即:i12ni——————————————基金项目:安徽省教育厅自然科学研究资助项目"影子价格及其在资源

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