管理运筹学 第6章 单纯形法的灵敏度分析与对偶
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对偶单纯形法与单纯形法对比分析1.教学目标:通过对偶单纯形法的学习,加深对对偶问题的理解2.教学内容:1)对偶单纯形法的思想来源 2)对偶单纯形法原理3.教学进程:1)讲述对偶单纯形法解法的来源:所谓对偶单纯形法,就是将单纯形法应用于对偶问题的计算,该方法是由美国数学家C.莱姆基于1954年提出的,它并不是求解对偶问题解的方法,而是利用对偶理论求解原问题的解的方法。
2)为什么要引入对偶单纯形法:单纯形法是解线性规划的主要方法,对偶单纯形法则提高了求解线性规划问题的效率,因为它具有以下优点: (1)初始基解可以是非可行解, 当检验数都为负值时, 就可以进行基的变换, 不需加入人工变量, 从而简化计算; (2)对于变量多于约束条件的线性规划问题,用对偶单纯形法可以减少计算量,在灵敏度分析及求解整数规划的割平面法中,有时适宜用对偶规划单纯形法。
由对偶问题的基本性质可以知道,线性规划的原问题及其对偶问题之间存在一组互补的基解,其中原问题的松弛变量对应对偶问题的变量,对偶问题的剩余变量对应原问题的变量;这些互相对应的变量如果在一个问题的解中是基变量,则在另一问题的解中是非基变量;将这对互补的基解分别代入原问题和对偶问题的目标函数有z=w 。
据此可知,用单纯形法求解线性规划问题时,在得到原问题的一个基可行解的同时,在检验数行得到对偶问题的一个基解,并且将两个解分别代入各自的目标函数时其值相等。
我们知道,单纯形法计算的基本思路是保持原问题为可行解(这时一般其对偶问题为非可行解)的基础上,通过迭代,增大目标函数,当其对偶问题的解也为可行解时,就达到了目标函数的最优值。
那么对偶单纯形法的基本思想可以理解为保持对偶问题为可行解(这时一般原问题为非可行解)的基础上,通过迭代,减小目标函数,当原问题也达到可行解时,即达到了目标函数的最优值。
其实对偶单纯形法本质上就是单纯形法, 只不过在运用时需要将单纯形表旋转一下而已。