线性规划的对偶理论
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2.1 写出线性规划问题的对偶问题,并进一步写出其对偶问题的对偶问题(a) min z=2x1+2x2+4x3(b) max z=5x1+6x2+3x3s.t. x1+3x2+4x3≥2 s.t. x1+2x2+2x3=52x1+x2+3x3≤3 -x1+5x2-3x3≥3x1+4x2+3x3=5 4x1+7x2+3x3≤8x1, x2≥0, x3无约束x1无约束,x2≥0, x3≤0解:(a)对偶问题的原问题为max w=2y1+3y2+5y3s.t. y1+2y2+y3≤23y1+y2+4y3≤24y1+3y2+3y3=4y1≥0, y2≤0, y3无约束(b)原问题的对偶问题为min w=5y1+3y2+8y3s.t. y1-y2+4y3=52y1+5y2+7y3≥62y1-3y2+3y3≤3y1无约束, y2≤0, y3≥02.3 已知线性规划问题:max z=x1+x2s.t. -x1+ x2+ x3 ≤2-2x1+x2- x3 ≤1x1, x2, x3≥0试应用对偶理论证明上述线性规划问题最优解为无界。
解:原问题的对偶问题为min w=2y1+ y2s.t. -y1- 2y2 ≥12y1+ 5y2 ≥1y1- y2 ≥0y1, y2≥0由于约束条件3可得y1-y2 ≥0 →y1≥y2 →-y1≤-y2 且y2≥0所以-y1-2y2 ≤-3y2≤0 (1)由于约束条件1可得-y1- 2y2 ≥1 (2)(1)(2)不等式组无解所以其对偶问题无可行解,又知点X=(1,1,1)为原问题一个可行解,即原问题有可行解, 现在其对偶问题无可行解。
根据对偶理论性质3原问题无界.2.4 已知线性规划问题:max z=2x 1+4x 2+ x 3+x 4 s.t. x 1+ 3x 2 +x 4 ≤8 2x 1+ x 2 ≤6 x 2+ x 3 +x 4 ≤6 x 1+ x 2+ x 3 ≤9 x j ≥0 (j=1,…4)要求(a)写出其对偶问题;(b)已知原问题最优解X=(2,2,4,0),试根据对偶理论,直接求出对偶问题的最优解. 解:对偶问题: min w=8y 1+ 6y 2+6y 3+9 y 4 s.t. y 1+ 2y 2 +y 4 ≥2 3y 1+ y 2 + y 3 +y 4 ≥4 y 3+ y 4 ≥1 y 1 +y 3 ≥1 y 1, y 2,y 3, y 4≥0将最优解X=(2,2,4,0)代入原问题的约束条件得: x 1+ 3x 2 +x 4 =8 2x 1+ x 2 =6 x 2+ x 3 +x 4 =6 x 1+ x 2+ x 3 =8<9根据对偶理论性质5, 如果∑=<ni i j ij b xa 1ˆ,则0ˆ=i y 。
线性规划对偶理论前言线性规划(linear programming, LP)是一种求解线性模型的算法,该算法可以在目标函数下寻找最佳的解决方案。
通常情况下,线性规划可以被看作是一种最优化问题,其目的是在满足一组约束条件的前提下,找到可以最大化或最小化目标函数的变量值。
而对偶理论是线性规划问题中的重要概念之一,在很多情况下,使用对偶理论能够有效地求解出更优的解答。
线性规划与对偶理论在介绍线性规划对偶理论之前,我们先来简单了解一下线性规划的概念。
线性规划可以被定义为一组决策变量的线性函数,该函数的取值范围应在满足一组线性方程(或不等式)约束条件的前提下,使得目标函数达到最小(或最大)值。
换句话说,线性规划要求我们在可接受的条件下,寻找到最优的决策变量值。
围绕这种思想,我们可以进一步探讨线性规划的对偶问题。
在实践中,我们常常会面对一些较复杂的线性规划问题,此时我们可以使用对偶理论对其进行简化处理。
形式化地说,对于一个线性规划问题,我们可以构建一个对应的对偶问题,二者之间的关系可以被描述为一种对称的互补关系。
具体而言,在每个线性规划问题中,我们可以根据不同的约束条件求出一个对应的乘法因子,这个乘法因子可以在构建对偶问题时被使用。
通过这种方式,我们总是可以在对偶问题中找到一组最优解,而这组最优解实际上是原始问题的一个下界。
同时,我们可以利用对偶问题的最优解来求解原始问题的最优解,这种方法被称为对偶算法。
相比于原始的线性规划问题,对偶问题有着更为简洁的约束条件和更为易于求解的优化问题,因此其求解效率较高。
对偶问题的分析与求解在实际求解中,我们通常需要对给定的线性规划问题进行对偶化处理,并使用一系列的对偶算法来求解对偶问题。
下面,我们将会举两个例子来说明对偶问题的分析与求解。
例1:最小费用最大流问题最小费用最大流问题是一种最优化问题,其目的是在给定图中求出最大流量下的最小费用。
在具体求解中,我们可以通过建立一个对应的线性规划问题,并将其对偶化得到一个更加简洁的对偶问题。
第二章线性规划的对偶理论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.影子价格5对偶单纯形法5.对偶单纯形法6.灵敏度分析7.参数线性规划1§1.对偶问题的提出原问题设某企业有m种资源用于生产n种不同产品,各种(i=1m)又生产单位第j种资源的拥有量分别为b i (i=1,…,m),又生产单位第j种产品(j=1,…,n)消费第i种资源a ij 单位,产值为c j 元。
用x 代表第j种产品的生产数量,为使该企业产值最大,可将上述问题建立线性规划模型j 将上述问题建立线性规划模型:max z =c 1x 1+c 2x 2+…+c n x n a 11x 1+a 12x 2+…+a 1n x n ≤b 1a 21x 1+a 22x 2+…+a 2n x n ≤b 2………………2a m 1x 1+a m 2x 2+…+a m n x n ≤b m x 1,x 2,…,x n ≥0§1.对偶问题的提出现在从另一角度提出问题:假定有另一企业欲将上述企业拥有的资源收买过来,至少应付出多少代价,才能使前一拥有的资源收买过来,至少应付出多少代价,才能使前企业愿意放弃生产活动,出让资源。
设用y i 代表收买该企业一单位i种资源时付给的代价,则总收买价为:ωb ω = b1y 1+…+b m y m 前一企业生产一单位第j种产品时,消耗各种资源的数量分别为a 1j ,a 2j ,…,a mj ,如果出让这些资源,价值应不低于单位j种产品的价值c j 元,因此:a 1 j y 1+ a 2 j y 2 + …+ a m j y m ≥ c j 3j j j j (j =1,…,n)§1.对偶问题的提出对后一企业来说,希望用最小代价把前一企业所有资源收过来此有有资源收买过来,因此有:min ω=b1y 1+b 2y 2+…+b m y m a11y 1+a 21y 2+…+a m 1y m ≥c 1a 12y 1+a 22y 2+…+a m 2y m ≥c 2………………a 1n y 1+a 2n y 2+…+a mn y m ≥c ny 1,y 2,…,y m ≥04§1对偶问题的提出§1.对偶问题的提出max z = c 1x 1+ c 2x 2+ … + c n x na x +a x ++a xb a 1 1x 1+ a 1 2x 2 + … + a 1 n x n ≤b 1a 2 1x 1+ a 2 2x 2 + … + a 2 n x n ≤b 2………………a m 1x 1+ a m 2x 2 + … + a m n x n ≤b mmin ω = b 1y 1+b 2y 2+…+b m y mx 1 ,x 2 ,… ,x n ≥0a 1 1y 1+ a 21 y 2 + … + a m 1y m ≥c 1a 1 2y 1+ a 22y 2 + … + a m 2y m ≥c 2………………a 1n y + a 2n y 2+ … + a y ≥c 51 n 12 n 2 mn m ny 1,y 2,… ,y m ≥0§2.原问题与对偶问题后一个线性规划问题是前一个问题从不同角度作的阐述如前者称为线性规划问的话的阐述。
2.1 写出线性规划问题的对偶问题,并进一步写出其对偶问题的对偶问题
(a) min z=2x1+2x2+4x3(b) max z=5x1+6x2+3x3
s.t. x1+3x2+4x3≥2 s.t. x1+2x2+2x3=5
2x1+x2+3x3≤3 -x1+5x2-3x3≥3
x1+4x2+3x3=5 4x1+7x2+3x3≤8
x1, x2≥0, x3无约束x1无约束,x2≥0, x3≤0
解:(a)对偶问题的原问题为
max w=2y1+3y2+5y3
s.t. y1+2y2+y3≤2
3y1+y2+4y3≤2
4y1+3y2+3y3=4
y1≥0, y2≤0, y3无约束
(b)原问题的对偶问题为
min w=5y1+3y2+8y3
s.t. y1-y2+4y3=5
2y1+5y2+7y3≥6
2y1-3y2+3y3≤3
y1无约束, y2≤0, y3≥0
2.3 已知线性规划问题:
max z=x1+x2
s.t. -x1+ x2+ x3 ≤2
-2x1+x2- x3 ≤1
x1, x2, x3≥0
试应用对偶理论证明上述线性规划问题最优解为无界。
解:原问题的对偶问题为
min w=2y1+ y2
s.t. -y1- 2y2 ≥1
2y1+ 5y2 ≥1
y1- y2 ≥0
y1, y2≥0
由于约束条件3可得
y1-y2 ≥0 → y1≥y2 → -y1≤-y2 且y2≥0
所以
-y1-2y2 ≤-3y2≤0 (1)
由于约束条件1可得
-y1- 2y2 ≥1 (2)
(1)(2)不等式组无解
所以其对偶问题无可行解,又知点X=(1,1,1)为原问题一个可行解,即原问题有可行解, 现在其对偶问题无可行解。
根据对偶理论性质3原问题无界.
2.4 已知线性规划问题:
max z=2x 1+4x 2+ x 3+x 4
s.t. x 1+ 3x 2 +x 4 ≤8 2x 1+ x 2 ≤6 x 2+ x 3 +x 4 ≤6 x 1+ x 2+ x 3 ≤9 x j ≥0 (j=1,…4)
要求(a)写出其对偶问题;(b)已知原问题最优解X=(2,2,4,0),试根据对偶理论,直接求出对偶问题的最优解. 解:
对偶问题:
min w=8y 1+ 6y 2+6y 3+9 y 4 s.t. y 1+ 2y 2 +y 4 ≥2 3y 1+ y 2 + y 3 +y 4 ≥4 y 3+ y 4 ≥1 y 1 +y 3 ≥1 y 1, y 2,y 3, y 4≥0
将最优解X=(2,2,4,0)代入原问题的约束条件得: x 1+ 3x 2 +x 4 =8 2x 1+ x 2 =6 x 2+ x 3 +x 4 =6 x 1+ x 2+ x 3 =8<9
根据对偶理论性质5, 如果
∑
=<n
i i j ij b x
a 1
ˆ,则0ˆ=i y 。
于是从第四个约束方程计算可有0ˆ4=y
将性质5应用于其对偶问题,这时有:如果0ˆ>j x
,则∑
==m
i j i ij c y
a 1
ˆ 因为本题中x 1=2 >0,x 2=2>0, x 3=4>0.
所以得到约束方程组(其中04=y )
y 1+ 2y 2 +y 4 =2 3y 1+ y 2 + y 3+ y 4 =4 y 3+ y 4 =1
解此方程组得Y=(4/5 ,3/5 , 1, 0).(对偶问题的最优解)
2.8 已知线性规划问题:
max z=2x 1-x 2+ x 3
s.t. x 1+ x 2 +x 3 ≤6 -x 1+ 2x 2 ≤4 x 1, x 2 ,x 3≥0
先用单纯形法求出最优解,再分别就下列情形进行分析:
(a) 目标函数中变量x 1, x 2 ,x 3的系数分别在什么范围内变化,问题的最优解不变; (b) 两个约束的右端项分别在什么范围内变化,问题的最优基不变; 解:
将此问题化成标准形式, max z=2x 1-x 2+x 3+0x 4 s.t. x 1+x 2+x 3+x 4 =6 -x 1+2x 2 +x 5=4
x 1, x 2, x 3, x 4, x 5≥0
其约束系数矩阵:
⎥⎦
⎤⎢⎣⎡-100210111154321P P P P P
由于2>1, 选择x 1作为换入基的变量。
对于P 1有:
θ=min{ b 1/a 11 | a 11>0 }=min{6/1 }=6. 确定x 4为换出基变量。
a 11=1为主元素
至此,所有检验数σj ≤0,表明现有对应的基可行解为最优解 x 1=6, x 2=0, x 3=0, x 4=0,x 5=10。
原线性规划问题的最优解为x 1=6, x 2=0, x 3=0,
相应目标函数值max z=2x
1-x
2
+x
2
=12。
(a)若要目标函数中变量x
1, x
2
,x
3
的系数变化,而问题的最优解不变
分析下面已知线性规划问题:
max z=(2+λ1)x1+(-1+λ2)-x2+(1+λ3) x3
s.t. x1+ x2 +x3 ≤6
-x1+ 2x2≤4
x1, x2 ,x3≥0
λ1,λ2和λ3分别在什么范围变化,问题的最优解不变
解:当λ2=λ3=0时上述线性规划问题的最终单纯性表为
要使所有检验数σj≤0,则需-3-λ1≤0,-1-λ1≤0,-2+λ1≤0解得λ1≥-1。
当λ1=λ3=0时上述线性规划问题的最终单纯性表为
要使所有检验数σj≤0,则需λ2-3≤0,解得λ2≤3。
当λ1=λ2=0时上述线性规划问题的最终单纯性表为
要使所有检验数σj≤0,则需λ3-1≤0,解得λ3≤1。
综合上述结果:c1+λ1≥2-1=1,c2+λ2≤-1+3=2, c3+λ3≤1+1=2,
即x1, x2 ,x3的系数分别在≥1,≤2,≤2范围内,问题的最优解不变。
(b )
有这个线性规划问题最终单纯性表可知:()51P P B =
为方便改写初始单纯性表:
所以⎥⎦
⎤
⎢
⎣⎡-=1101B
分析下面已知线性规划问题:
max z=2x 1-x 2+λ3) x 3 s.t. x 1+ x 2 +x 3 ≤6+λ1 -x 1+ 2x 2 ≤4+λ2 x 1, x 2 ,x 3≥0
λ1,λ2分别在什么范围变化,问题的最优解不变
先分析λ1的变化。
由公式(2.17)有
⎥⎦
⎤
⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=∆=∆-111*1*01101λλλb B b 使最优基不变的条件是
010611**≥⎥⎦
⎤
⎢⎣⎡++=∆+λλb b
由此推出61-≥λ 同理有
⎥⎦
⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥
⎦⎤⎢⎣⎡=∆=∆-22*
1
*
001101λλb B b 01062*
*
≥⎥⎦⎤⎢⎣
⎡+=∆+λb b
由此推出102-≥λ
(注:文件素材和资料部分来自网络,供参考。
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)。