对偶线性规划理论及其在经济中的应用开题报告

湖北民族学院理学院毕业论文(设计) 开题报告题目对偶问题在经济活动中的应用专业数学与应用数学班级0209409学号020940907学生姓名谌小洋指导教师时凌2013年5月24日一、选题理由运筹学是近六十年代发展起来的一门学科。

运筹学在生产管理工程技术军事作战科学实验财政经济社会科学以及自然科学和其他学科都已去的很多令人瞩目的成果。

对偶问题是其中一个重要分支。

对偶理论是线性规划最重要的内容之一，其应用范围十分广泛。

主要用于研究有限资源的最佳分配问题，即如何对有限的资源做出最佳方式的太欧赔和最有利的使用，以便最从分得发挥资源的效能出过去最佳经济效益。

线性规划对偶单纯形法在实际应用中是一种非常有用的算法，线性规划问题是数学的一个重要分支,它们所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案是最优的,以及怎么找出这些最优方案.在现实的生产活动中这类问题普遍存在,例如在生产计划安排中,选择什么样的生产方案才能提高产值利润;在原料配给问题中,怎样确定各种成分的比例,才能使提高质量降低成本的目标得以实现:在城市建设规划中,怎样安排工厂、机关、学校、商店、医院、居民区以及其它单位的合理布局,才能方便群众,有利于城区各行各业的发展;在资源的分配问题中,怎样分配有限的资源,使得分配方案既能满足于各方面的基本要求,又能获得好的经济效益。

通过对偶单纯形法能有效地解决最优化问题。

本文通过对对偶问题及对偶单纯形法的介绍，并对其结果中所体现的经济现象中的影子价格做相应的解释，以实例完成一整套方法的应用，展现该方法在经济活动实例分析中的应用价值。

二、国内外研究现状综述在线性规划早期发展中最重要的发现就是对偶问题，即每一个线性规划问题(称为原始问题)都有一个与它对应的对偶线性规划问题（称为对偶问题）。

1928年美籍匈牙利数学家J.von诺伊曼在研究对策论时已发现线性规划与对策论之间存在着密切的联系。

两人零和对策可表达成线性规划的原始问题和对偶问题。

第二章 线性规划的对偶理论与灵敏度分析主要内容 对偶问题、对偶基本性质、对偶单纯形方法、灵敏度分析、参数规划 讲授重点 对偶基本性质、对偶单纯形方法、灵敏度分析 讲授方式 讲授式、启发式 本章知识结构图第一节 线性规划的对偶问 题一、对偶问题的提出首先通过实际例子看对偶问题的经济意义。

例1 第一章例1中美佳公司利用该公司资源生产两种家电产品时，其线性规划问题为： (LP 1) max z ＝2x l +x 2⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤0,524261552121212x x x x x x x现从另一角度提出问题。

假定有另一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，才能使美佳公司愿意放弃生产活动，出让自己的资源。

显然美佳公司愿出让自己资源的条件是，出让代价应不低于用同等数量资源由自己组织生产活动时获取的盈利。

设分别用y 1、y 2、和y 3代表单位时间(h)设备A 、设备B 和调试工序的出让代价。

因美佳公司用6小时设备A 和1小时调试可生产一件家电I ，盈利2元；用5小时设备A ，2小时设备B 及1小时调试可生产一件家电Ⅱ，盈利1元。

由此y1，y2，y3的取值应满足 6y 2+y 3≥25y 1+2y 2+y 3≥1 (2.1) 又另一公司希望用最小代价把美佳公司的全部资源收买过来，故有min z ＝15y 1+24y 2+5y 3 (2.2) 显然y i ≥0(i ＝l ，2，3)，再综合(2.1)，(2.2)式有。

(LP 2) min ω＝15y 1+24y 2+5y 3⎪⎩⎪⎨⎧≥≥+≥+0,,125263212132y y y y y y y上述LP 1和LP 2是两个线性规划问题，通常称前者为原问题，后者是前者的对偶问题。

二、对称形式下对偶问题的一般形式定义：满足下列条件的线性规划问题称为具有对称形式：其变量均具有非负约束，其约束条件当目标函数求极大时均取“≤”号，当目标函数求极小时均取“≥”号’。

线性规划的若干算法研究的开题报告一、研究背景随着社会经济的不断发展和科技的不断进步，各行各业对于效率的要求越来越高，然而这些要求又可能相互冲突。

如何合理地规划和利用有限的资源，使得目标最大化或者最小化，就成为了一个重要的问题，例如在生产计划、物流运输、金融投资等方面都需要进行规划和优化。

其中一种被广泛采用的方法便是线性规划，即以线性模型描述问题，并且在一定的约束条件下，利用线性规划算法求解最优解。

线性规划被广泛应用于工业生产、管理决策、金融投资等领域，其高效且可靠的特点受到了广泛的认可。

目前，线性规划的解法主要有单纯形法、内点法和基于神经网络的方法。

单纯形法是最早也是最广泛应用得到的线性规划算法之一，但是它在求解大规模问题时效率较低，甚至可能出现“画大饼”现象。

内点法则相对而言，可以在多项式时间复杂度下求解海量数据的线性规划问题，并且具有较好的收敛性能，成为了目前研究竞争力最强的线性规划算法之一。

近年来，基于神经网络的方法也逐渐受到人们的关注，其以模拟人脑神经系统的思维模式来解决线性规划问题，不仅可以提高求解速度，而且具有良好的适应性和泛化能力。

二、研究内容及目标本文将围绕线性规划算法进行研究，主要包括以下几个方面：（1）宏观了解线性规划算法的相关基本概念和演化历程；（2）深入分析线性规划算法的数学原理和基本步骤，并对各种算法作比较和总结；（3）针对线性规划算法的优化问题，探讨内点法以及基于神经网络的方法；（4）通过实验验证研究结果，比较不同算法在不同情况下的性能表现，为实际应用提供具有参考价值的数据支持。

研究的目标是深入掌握线性规划算法的数学理论和实现方法，对不同算法进行比较和优化，以提高算法效率和求解准确率，同时使得实际应用中能够更加方便和快捷地进行优化问题的求解。

三、研究方法和步骤本文主要采用文献综述和实验研究相结合的研究方法。

（1）文献综述：对线性规划的相关概念和算法进行详细阐述，包括单纯形法、内点法和基于神经网络的方法，总结出各自的优劣性及在实际综合中的适用情况。

毕业论文开题报告信息与计算科学线性规划理论及其应用一、选题的背景、意义[1][2]1.选题的背景线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。

在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中，提高经济效果是人们不可缺少的要求，而提高经济效果一般通过两种途径：一是技术方面的改进，例如改善生产工艺，使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进，即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好.一般地，求线性目标函数在线性约束条件下的最大化或最小化的问题，最大化问题是要在一个集合上使一个函数达到最大，最小化问题是要在一个集合上使一个函数达到最小。

统称为线性规划问题。

满足线性约束条件的解叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域。

决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素。

随着计算机技术的发展和普及，线性规划的应用越来越广泛。

它已成为人们为合理利用有限资源制定最佳决策的有力工具。

2.选题的意义随着计算机技术的发展和普及，线性规划的应用越来越广泛。

它已成为人们为合理利用有限资源制定最佳决策的有力工具。

随着经济全球化的不断发展，企业面临更加激烈的市场竞争。

企业必须不断提高盈利水平，增强其获利能力，在生产、销售、新产品研发等一系列过程中只有自己的优势，提高企业效率，降低成本，形成企业的核心竞争力，才能在激烈的竞争中立于不败之地。

过去很多企业在生产、运输、市场营销等方面没有利用线性规划进行合理的配置，从而增加了企业的生产，使企业的利润不能达到最大化。

在竞争日益激烈的今天，如果还按照过去的方式，是难以生存的，所以就有必要利用线性规划的知识对战略计划、生产，销售各个环节进行优化从而降低生产成本，提高企业的效率。

在各类经济活动中，经常遇到这样的问题：在生产条件不变的情况下，如何通过统筹安排，改进生产组织或计划，合理安排人力、物力资源，组织生产过程，使总的经济效益最好。

对偶问题的原理和应用1. 对偶问题的概述对偶问题是线性规划领域的一个重要概念，它通过将原始问题转化为对偶形式，从另一个角度来解决问题。

对偶问题在优化领域有着广泛的应用，尤其在线性规划中起到了重要的作用。

2. 对偶问题的原理对偶问题的转化是基于线性规划的标准形式进行的。

假设我们有一个原始线性规划问题：最小化：c T x约束条件：$Ax \\geq b$ 变量约束：$x \\geq 0$其中，c是目标函数的系数向量，A是约束矩阵，b是约束条件的右侧常数向量。

对于原始问题，我们可以定义一个对偶问题。

对偶问题的定义如下：最大化：b T y约束条件：$A^Ty \\leq c$ 变量约束：$y \\geq 0$其中，y是对偶问题的变量向量。

对偶问题的目标函数和约束条件是原始问题的线性组合，并且满足一定的对偶性质。

3. 对偶问题的求解方法对偶问题的求解方法有两种：一种是通过求解原始问题得到对偶问题的最优解，另一种是通过求解对偶问题得到原始问题的最优解。

这两种方法都可以有效地解决线性规划问题。

3.1 原始问题到对偶问题的转换原始问题到对偶问题的转换可以通过拉格朗日对偶性定理来实现。

该定理表明，原始问题的最优解与对偶问题的最优解之间存在一种对偶性关系。

通过求解原始问题的对偶问题，我们可以获得原始问题的最优解。

3.2 对偶问题到原始问题的转换对偶问题到原始问题的转换可以通过对偶定理来实现。

该定理表明，对偶问题的最优解与原始问题的最优解之间存在一种对偶性关系。

通过求解对偶问题，我们可以获得原始问题的最优解。

4. 对偶问题的应用对偶问题在实际应用中具有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。

4.1 线性规划问题对偶问题在线性规划中得到了广泛的应用。

通过将原始问题转化为对偶形式，我们可以使用对偶问题的求解方法来求解线性规划问题。

对偶问题可以提供原始问题的最优解，并且可以帮助我们理解原始问题的性质和结构。

4.2 经济学和管理学对偶问题在经济学和管理学中也有重要的应用。

线性规划算法在经济学中的应用研究一、引言线性规划算法是一种优化算法，被广泛应用于经济学领域，面对复杂的经济系统，这种算法帮助经济学家做出更加准确的规划和决策。

本文将从线性规划算法的基础和原理入手，探讨其在经济学中的应用，并结合实例进行分析。

二、线性规划算法基础线性规划算法主要是一种数学模型，它通过构建一组方程组描述某一问题，然后通过数学方法解出变量的最优解。

其中，这组方程组需要满足两个条件：一是方程组中的未知数必须为线性关系；二是需要在所有约束条件下，找到一组使得目标函数取值最大（或最小）的变量。

例如，一个企业在规划产量时，需要考虑生产成本、销售收益等多种因素，这是可以通过线性规划算法来找到最优解决方案。

设生产A商品的成本为x元，B商品的成本为y元，销售A商品的收益为 m元，销售B商品的收益为n元，企业的成本预算为c 元，销售预算为b元，则可以得到如下方程组：max：mx+nys.t.：x+y≤bx*c+y*c≤c其中 max：mx+ny表示要找到使得企业收益最大的组合方案，s.t.即subject to表示约束条件，企业的生产和销售支出必须在预算范围内。

三、线性规划算法在经济学中的应用1. 工艺流程优化由于技术的不断发展和市场竞争的加剧，现代企业需要不断优化生产流程，提高效率和降低成本。

在这样的情况下，线性规划算法可以为这些企业提供高效的帮助。

企业根据其自身情况构建数学模型，然后通过线性规划算法求出最优解，来实现工艺流程的优化。

例如，某工厂生产A、B、C三种产品，每一种产品需要经过四个工序才能完成，其中第一个工序生产细节是tot工时；第二个工序生产细节是t1工时及材料消耗w1wkg；第三个工序生产细节是t2工时及材料消耗w2wkg；第四个工序生产细节是t3工时及材料消耗w3wkg。

现在有t1、t2、t3三种工人，每种工人A组t1=1,t2=1,t3=3,B组t1=2,t2=1,t3=4,C组t1=4,t2=3,t3=5,每组工人的工资不同。

线性规划问题的对偶理论及应用线性规划问题的对偶理论及其应用线性规划是一种优化问题，它要求我们在给定的限制条件下，最大化或最小化目标函数。

这个问题在数学、经济学和管理学中有重要的应用。

线性规划问题的对偶理论是一种有用的工具，它可以帮助我们解决一些复杂的问题。

一、线性规划问题线性规划问题的一般形式为：\begin{aligned} \max_{\boldsymbol{x}} \ & \boldsymbol{c}^{T} \boldsymbol{x} \\ \text {s.t. } & \boldsymbol{A} \boldsymbol{x} \leq \boldsymbol{b} \\ & \boldsymbol{x} \geq \boldsymbol{0}\end{aligned}其中，$\boldsymbol{x}$ 是一个 $n$ 维列向量，$\boldsymbol{c}$ 是一个 $n$ 维列向量，$\boldsymbol{A}$ 是一个$m \times n$ 的矩阵，$\boldsymbol{b}$ 是一个 $m$ 维列向量。

我们要求出一个满足所有限制条件的 $\boldsymbol{x}$，使得目标函数 $\boldsymbol{c}^{T} \boldsymbol{x}$ 最大（或最小）。

二、线性规划问题的对偶理论线性规划问题的对偶理论是一个重要的工具，它可以将原问题转化为一个对偶问题，从而得到一些有用的信息。

对于一个线性规划问题，我们可以构造它的对偶问题如下：\begin{aligned} \min_{\boldsymbol{y}} \ & \boldsymbol{b}^{T} \boldsymbol{y} \\ \text {s.t. } & \boldsymbol{A}^{T} \boldsymbol{y} \geq \boldsymbol{c} \\ & \boldsymbol{y} \geq \boldsymbol{0}\end{aligned}其中，$\boldsymbol{y}$ 是一个 $m$ 维列向量。

线性规划及其应用分析摘要线性规划是数学中的一种基础分析方法，广泛应用于现代工业、经济、管理、金融等领域。

本文旨在介绍线性规划的基本概念、方法和理论，以及其在实际应用中的一些成功案例。

首先，介绍线性规划的基本概念和形式化表示方法。

然后，详细讨论线性规划的求解方法、优化策略和求解复杂度。

最后，结合成功案例和应用领域，分析线性规划的优点和限制，展望其未来发展方向。

关键词：线性规划，数学分析，应用案例，优化策略，未来发展AbstractLinear programming is a fundamental method in mathematics, widely used in modern industry, economics, management, finance and other fields. This paper aims to introduce the basic concepts, methods and theories of linear programming, as well as some successful cases in its practical applications. Firstly, the basic concepts and formalized representation methods of linear programming are introduced. Then, the solution methods, optimization strategies and solution complexity of linear programming are discussed in detail. Finally, combining with successful cases and application fields, the advantages and limitations of linear programming are analyzed, and its future development direction is prospected.Keywords: Linear programming, mathematical analysis, application cases, optimization strategies, future development1. 引言线性规划是运筹学中最基础、最具有广泛应用价值的方法之一，它可以处理多种约束条件下的多目标优化问题，是现代工业、经济、管理、金融等领域中重要的决策支持工具。

开题报告数学与应用数学线性规划算法的改进及在企业管理中的应用一、选题的背景与意义线性规划是运筹学最基本、运用最广泛的分支，是其他运筹学问题研究的基础。

在20世纪50年代到60年代期间，运筹学领域出现许多新的分支：非线性规划、商业应用、大尺度方法、随机规划、整数规划、互补转轴理论、多项式时间算法等。

20世纪70年代末,上述分支领域都得到了极大发展，但是却都不完善。

而且数学规划领域中存在许多Np-hard问题,如TSP问题，整数规划问题等。

这些问题的基本模型都可以写成线性规划形式，因此通过对线性规划算法的进一步研究，可以进一步启发及推动数学规划领域内其他分支的发展。

用单纯形法求解线性规划问题时，首先要找一个初始可行基，再用单纯形迭代公式求最优解。

当问题无可行基时，通常是引入人工变量构造初始可行基，然后利用两阶段法求解一个辅助问题来得到一个原问题的一个初始可行基。

多年来的实践证明，两阶段法方便实用，但由于人工变量的引入不仅加大了计算机的储存量还增加了计算量。

本篇基于高斯消元法的思想，提出了一种不可引入人工变量，直接按一定的规则迭代就可求出初始基本可行解或者得出原问题无可行解的改进算法。

其次用单纯形法求线性规划问题时可能产生循环，1955年Beale给出了一个特例，证明用单纯形法求解线性规划问题时产生了循环，50多年来不少人提出了避免循环的办法，最初是A.charnes 1952提出的摄动法，其理论复杂，实际操作十分方便，1974年Dantzig提出了字典序法，Bland提出的勃兰特规则，同样是不利于实际操作。

随着改革开放的不断深入，如何提高企业的经济效益是一个大问题。

做为一个企业家，当然首先根据国际国内市场的信息确定生产的产品，然后再进行产品的设计和工艺装备的设计与研究，提高产品的质量，降低成本并取得广大用户的信誉；同时在管理中尽量采用现代化的管理方法和电子计算机管理，为提高企业的经济效益寻找出有效的途径。

线性规划中的对偶算法应用研究前景线性规划是一种广泛应用于优化问题的数学方法，它通过确定一组线性约束条件下的最优解来求解各种实际问题。

而对偶算法则是线性规划中一种重要的解决方法，通过将原问题转化为对偶问题，从而找到原问题的最优解。

本文将探讨线性规划中对偶算法的应用研究前景。

一、线性规划的基本概念线性规划是一种用于解决线性约束条件下的最优化问题的数学方法。

具体而言，线性规划的目标是最大化或最小化一个线性目标函数，同时满足一组线性约束条件。

线性规划广泛应用于生产计划、资源分配、运输问题等各个领域。

二、对偶算法的基本原理对偶算法是一种将原问题转化为对偶问题，并通过对偶问题的求解来获得原问题的最优解的方法。

对于线性规划问题，其对偶问题的定义如下：对于原问题的最优解以及对应的最优解值，存在一个对偶问题，使得对偶问题的最优解与原问题的最优解值相等。

三、对偶算法的研究意义对偶算法在线性规划领域有着广泛的研究价值和应用前景。

首先，对偶算法能够帮助分析原问题的最优解以及最优解值的含义和特点，从而提供更深入的问题理解和解决思路。

其次，对偶算法能够通过对原问题的对偶问题的求解，将原问题转化为更简单的形式，减少求解的困难度和计算量。

此外，对偶算法还具有便于进行灵敏度分析、解释经济含义等优点，使其被广泛应用于实际问题的求解中。

四、对偶算法的应用研究前景1. 在供应链管理中的应用供应链管理是一种涉及多个参与方的复杂系统，需要在多个环节中进行决策和协调。

对偶算法可以通过建立供应链的线性规划模型，并将其转化为对偶问题的形式，从而实现供应链中各个环节的最优协调和资源分配。

2. 在物流运输中的应用物流运输是线性规划应用的一个重要领域，对偶算法可以帮助分析物流运输问题中的最优路径、最优装载量等问题，进而优化物流运输的效率和成本。

3. 在金融投资中的应用金融领域中的投资组合问题是一个经典的线性规划问题，对偶算法可以帮助分析投资组合的最优配置和风险控制，为决策者提供科学的投资建议。

设计（201 届）对偶线性规划理论及其在经济中的应用所在学院专业班级信息与计算科学学生姓名学号指导教师职称完成日期年月摘要:对偶线性规划是运筹学的一个重要分支，并应用到社会各个方面。

本文首先介绍了对偶线性规划理论产生的背景，以及它的发展历程和发展方向。

接着叙述了解决对偶线性规划问题的方法及其算法。

我们通过分析问题建立数学模型，使用适当方法求出最优解，并对其进行分析得到该问题的最优值。

最后运用对偶线性规划理论来解决相关实际问题，即它被应用的过程。

关键词:对偶线性规划；数学模型；最优解.The Theory of Dual Linear Programming and itsApplication in economicsAbstract:Dual linear programming is an important branch of operations research, and it’s applied to all aspects of the society. In this paper the background of the dual linear programming theory, the development history and direction of dual linear programming theory are introduced.Then the methods and algorithms of solving the dual linear programming problems are described. We can build a mathematical model by analyzing the problem,obtain an optinum solution in the proper way and analyze the solution to obtain the optimal value of the dual linear problem. Finally, the relational practical problem is solved by using the dual linear programming theory. That is the process of its application.Keywords:dual linear programming; mathematical models; optimal value.目录1. 绪论 (1)2. 对偶线性规划理论的概述 (3)2.1 对偶线性规划理论的发展历程及现状 (3)2. 2 对偶问题的基本性质 (3)3 线性规划的对偶原理及其应用 (6)3.1 对偶理论 (6)3.2 对偶性的其他问题 (8)3.3 对偶规划问题的三种解法介绍 (9)3.4 最优对偶变量（影子价格）的经济解释 (11)3.5 影子价格在企业经营管理中的应用 (18)4. 结论 (21)致谢 ....................................................... 错误!未定义书签。

线性规划在经济学中的应用研究在当今复杂多变的经济环境中，如何实现资源的最优配置和效益的最大化是企业和决策者们始终关注的核心问题。

线性规划作为一种强大的数学工具，为解决这些问题提供了有效的途径。

它在经济学领域的广泛应用，帮助企业和政府在生产、运输、投资等众多方面做出科学合理的决策，从而提高经济效益和社会效益。

线性规划的基本概念并不复杂。

简单来说，它是在一组线性等式或不等式的约束条件下，求解一个线性目标函数的最大值或最小值。

这些约束条件通常反映了现实经济活动中的各种资源限制、市场需求、生产能力等因素，而目标函数则代表了我们所追求的经济效益指标，如利润最大化、成本最小化等。

在生产领域，线性规划被广泛用于生产计划的制定。

企业往往面临着多种产品的生产选择，每种产品需要不同的原材料、生产时间和工艺，同时市场对不同产品的需求也各不相同。

通过建立线性规划模型，企业可以确定每种产品的最优生产数量，以充分利用现有的资源，满足市场需求，并实现利润的最大化。

例如，一家汽车制造企业，在给定的生产时间、工人数量、零部件供应等限制条件下，运用线性规划可以确定不同车型的生产数量，使得总利润达到最大。

在运输问题中，线性规划也能发挥重要作用。

假设一个物流企业需要将货物从多个产地运输到多个销售地，每个产地的供应量和每个销售地的需求量已知，同时运输成本因运输路线和运输方式的不同而有所差异。

通过建立线性规划模型，可以找到成本最低的运输方案，从而降低物流成本，提高企业的竞争力。

这不仅有助于企业节省成本，还能提高物流效率，减少库存积压和缺货现象的发生。

投资组合优化是线性规划在金融领域的一个重要应用。

投资者通常希望在一定的风险水平下获得最大的收益，或者在给定的收益目标下最小化风险。

通过将不同资产的预期收益率、风险水平以及投资限制等因素纳入线性规划模型，可以确定最优的投资组合，即各种资产的投资比例。

这使得投资者能够更加科学地进行投资决策，平衡风险与收益，实现资产的增值。

线性规划中的对偶算法应用研究展望线性规划是运筹学中非常重要的一个领域，对偶算法作为解决线性规划问题的一种重要方法，在实际应用中展现出了很大的潜力。

本文将从对偶算法的基本原理和应用展望两个方面进行论述，并探讨对偶算法在线性规划中的未来发展。

一、对偶算法的基本原理在开始讨论对偶算法的应用之前，我们有必要先了解一下对偶算法的基本原理。

对偶算法通过将一个线性规划问题转化为与之对偶的另一个问题来求解。

这个对偶问题具有与原始问题相同的最优解值，但可以更好地反映原问题的结构特点。

对偶问题的构建是通过建立原问题的拉格朗日函数，并利用增广拉格朗日函数对约束条件进行松弛得到的。

对偶问题的求解可以利用对偶问题的构建原则，通过求解对偶问题的最优解来获得原问题的最优解。

二、对偶算法的应用展望目前，对偶算法在线性规划领域的应用已经取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题需要进一步研究。

1. 对偶算法在大规模问题中的应用目前对偶算法的大部分研究都集中在小规模问题上，而在线性规划领域实际应用中，我们经常面临着大规模问题。

因此，研究如何将对偶算法应用于大规模问题的求解是一个值得关注的方向。

是否可以通过优化对偶算法的计算效率或者采用并行计算的方法来解决大规模问题的求解，这是一个需要进一步探索的问题。

2. 对偶算法在非线性规划中的应用对偶算法最初是针对线性规划问题提出的，但实际应用中，我们也经常遇到非线性规划问题。

因此，研究如何将对偶算法应用于非线性规划问题的求解也是一个有意义的方向。

在非线性规划中，对偶问题的构建和求解可能会更加复杂，需要寻找合适的策略和方法来解决这个问题。

3. 对偶算法在多目标规划中的应用目前对偶算法在多目标规划中的应用也受到了一定的关注，但仍存在许多问题待解决。

如何在多目标规划中构建有效的对偶问题，并通过对偶问题求解得到原问题的最优解是一个需要进一步研究的问题。

此外，还需要研究多目标规划中对偶算法的收敛性和算法复杂度等方面的问题。

线性规划的对偶问题及其经济含义信息工程学院数学12112421001崔旭在线性规划早期发展中最重要的发现就是对偶问题，即每一个线性规划问题(称为原始问题)都有一个与它对应的对偶线性规划问题（称为对偶问题）。

对偶理论主要研究经济学中的相互确定关系，涉及到经济学的诸多方面。

产出与成本的对偶、效用与支出的对偶，是经济学中典型的对偶关系。

当然，经济系统中还有许多其他这样的对偶关系。

对偶理论有许多重要应用：在原始的和对偶的两个线性规划中求解任何一个规划时，会自动地给出另一个规划的最优解；当对偶问题比原始问题有较少约束时，求解对偶规划比求解原始规划要方便得多；对偶规划中的变量就是影子价格。

对偶定理：有一对对偶的线性规划问题，若其一有一个有限的最优解，则另一个也有最优解，且相应的目标函数值相等。

若任一个问题具有无界解，则另一个问题无可行解。

对称形式的对偶：原问题和对偶问题只含有不等式约束时，一对对偶问题的模型是对称的，称为对称形式的对偶。

例如：原问题：minz=CX AX>=b X>=0对偶问题：max=Yb YA<=C X>=0对称性定理：对偶问题的对偶是原问题。

弱对偶性定理：若()0Y分别是原问题和对偶问题的可行解，则有X和()0C()()00b≥X Y最优性定理：若()0Y分别是原问题和对偶问题的可行解，且有X和()0()0CX=()0bY，则()0Y分别是原问题和对偶问题的最优解。

X和()0最优对偶变量（影子价格）的经济解释：由对偶定理可知，当达到最优解时，原问题和对偶问题的目标函数值相等。

如果在得到最优解时，某种资源并未完全利用，其剩余量就是该约束中剩余变量的取值，那么该约束相对应的影子价格一定为零。

因为在得到最优解时，这种资源并不紧缺，故此时再增加这种资源不会带来任何效益。

反之，如果某种资源的影子价格大于零，就说明再增加这种资源的可获量，还回带来一定的经济效益，即在原问题的最优解中，这种资源必定已被全部利用，相应的约束条件必然保持等式。

集函数极小极大分式规划的最优性与对偶理论的开
题报告
一、研究背景
集函数极小极大分式规划是数学规划中的一个重要分支，作为一类
非线性的优化问题，具有复杂性和难解性，在生产调度、资源分配、战
略规划等领域都有广泛的应用。

常见的集函数形式包括极小值和极大值，而分式规划又是稀疏优化、组合优化等领域中的核心问题，这为集函数
极小极大分式规划的求解带来了挑战和困难。

因此，探究集函数极小极
大分式规划的最优性与对偶理论，对于进一步理解分式规划的求解机制，提高现实问题的求解效率具有重要的理论价值和实际应用价值。

二、研究内容
本研究的主要内容包括以下两个方面：
（1）集函数极小极大分式规划的最优性理论
研究集函数极小极大分式规划模型的最优性理论，运用最优化理论
中的凸性和常数规则等理论方法，探索极小函数和极大函数之间的关系，并对规划问题进行求解。

（2）对偶理论在集函数极小极大分式规划中的应用
将对偶理论引入集函数极小极大分式规划的求解中，建立原问题和
对偶问题之间的关系，探究对偶问题的最优解与原问题最优解之间的关系，进而研究对偶问题的有效求解方法，提高求解效率。

三、研究方法
本研究主要采用数学建模和理论分析，通过对集函数极小极大分式
规划问题的建模和求解，探究最优性和对偶理论等最优化理论的应用，
寻找规划问题的最优解和稳定解。

四、研究意义
本研究对于分式规划的求解具有实际应用价值，可以解决实际生产
和经营中的问题，如资源分配、作业调度等，提高经济效益和社会效益。

同时，本研究还可以为最优化理论和数学规划等领域的研究提供新的思
路和方法，拓展相关研究领域，推进学术发展。