第二章对偶理论ppt课件.ppt

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1、第二章LP的对偶理论(dualtheory)§1对偶问题的提出§2原问题与对偶问题§3对偶问题的基本性质§4对偶问题的经济意义——影子价格§5对偶单纯形法§6灵敏度分析§7参数线性规划1§1对偶问题的提出一、对偶问题的提出在理论上和实践上,对偶理论都是LP中一个十分重要和有趣的概念。支持对偶理论的基本思想是,每一个LP问题都存在一个与其对偶的问题,原问题与对偶问题对一个实际问题从不同角度提出来,并进行描述,组成一对互为对偶的LP问题。在求出一个问题解的时候,也同时可以得到另一个问题的解。下面通过一个例子看一下对偶问题的经济意义。2美佳公司

2、计划制造甲乙两种产品。已知各制造一件产品时分别占用设备A,B的台时,每天可用于这两种产品的能力,各售出一件时的获利能力如下表。问该公司应制造两种产品各多少件,获取的利润最大?项目甲乙每天可用能力设备A1517设备B6224利润213MAXZ=2X1+X2满足条件: X1+5X217 6X1+2X224 X1≥0,X2≥0列出线性规划模型为:4现从另一个角度提出问题:假定东方公司想把美佳公司(的资源)收买过来,它至少应付出多大代价(底线),才能使美佳公司愿意放弃生产活动,出让自己的资源?显然,该企业愿意出让的条件是,出让的价格不应低于同

3、等数量资源由自己组织生产活动时获取的利润。分析:设y1,y2分别表示单位时间(h)设备A、设备B的出让代价,则从东方公司来看,希望用最小的代价把全部资源收买过来,故有:minw=17y1+24y2因生产一件甲产品需两种设备分别为1、6小时,盈利2元,生产一件乙产品需两种设备分别为5、1小时,盈利1元。从美佳公司来看,出让资源获得的利润应不少于自己组织生产获得的利润。因此有:y1+6y225y1+2y215要使收买成功,双方的要求都必须满足,于是得到出让资源问题的线性规划数学模型: minw=17y1+24y2y1+6y22 5y1+

4、2y21 y10,y20于是我们得到两个线性规划:6原问题:LP1:maxZ=2X1+X2X1+5X2176X1+2X224X10,X20对偶问题:LP2:minw=17y1+24y2y1+6y225y1+2y21y10,y20我们把LP2称为LP1的对偶问题;若把LP2看成原问题,则LP1就是LP2的对偶问题。比较两者,看有什么规律?71)目标函数的目标互为相反(max,min);2)目标函数的系数是另一个约束条件右端的向量;3)约束系数矩阵是另一个的约束系数矩阵的转置;4)约束方程的个数与另一个的变量的个数相等;

5、5)约束条件在一个问题中为“≤”,在另一个问题中为“”。8二、对偶问题的一般提法(对称形式下对偶问题的一般提法)看书P41原问题:m种资源bi(i=1…m)生产n种产品xj(j=1…n),获利分别为cj(j=1…n)元,aij为工艺系数,则原问题为Maxz=∑cjxj∑aijxj≤bi(i=1…m)xj≥0(j=1…n)对偶问题:设将上述资源出售定价为yi(i=1…m),使获得收益不低于原企业生产产品出售获得的收益,则应满足Minw=∑biyi∑aijyi≥cj(j=1…n)yi≥0(i=1…m)9三、LP的对偶问题也可以从数学的角度引

6、出来(了解)检验数为B=CB-CBB-1B(1)N=CN-CBB-1N(2)-Y=CBB-1(1)(2)合到一起,检验数一般形式为:=C-CBB-1A令Y=CBB-1,称为单纯形乘子当所有j0时,YACY0又Z=CX=CBb’=CBB-1b=Yb=W,所以:minw=Ybst.YACY010从例子看到,原问题为求max,对偶问题为求min,因为:(1)对偶问题的可行解(Y=CBB-1)满足原问题的最优化条件(0);(2)因此对原问题来说,只有最优解(X*=B-1b)才是其对偶问题的可行解。(3)也即原问题的最优解目标

7、函数值是它的对偶问题可行解目标函数值最小的一个。(注意对偶问题求min)(Z*=CX=CBb/=CBB-1b=Yb=W)(4)由此可知,原问题目标函数的最大值对应于对偶问题的目标函数的最小值。CX*Yb(具体见第三节基本性质)11一、对偶关系(对称形式)§2原问题与对偶问题原问题对偶问题maxz=CXminw=Ybst.AXbst.YACX0Y0看书上表2.1,验证对应关系对称性:LP的原问题与对偶问题之间存在对称关系,即LP对偶问题的对偶是原问题结论:LP对偶问题与原问题互为对偶。看例2,通过例子得出结论第一步,化为对称形式下

8、的原问题形式;第二步,根据对应关系写出其对偶问题;第三步,做一变换,得到原问题。12二、非对称形式原问题与对偶问题之间的关系看例3,是一个最小化问题第一步,化为对称形式下的对偶问题形式(min

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