第二章对偶问题选做题答案
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运筹学习题集(第二章)判断题判断正误,如果错误请更正第二章线形规划的对偶理论1.原问题第i个约束是<=约束,则对偶变量yi>=0.2.互为对偶问题,或则同时都有最优解,或则同时都无最优解.3.原问题有多重解,对偶问题也有多重解.4.对偶问题有可行解,原问题无可行解,则对偶问题具有无界解.5.原问题无最优解,则对偶问题无可行解.6.设X,Y分别为{minZ=CX|AX>=b,X>=0}和{maxw=Yb|YA<=C,Y>=0}的可行解,则有(1)CX<=Yb;(2)CX是w的上界;(3)当X,Y为最优解,CX=Yb;(4)当CX=Yb 时,有YXs+YsX=0;(5)X为最优解且B是最优基时,则Y=C B B-1是最优解;(6)松弛变量Ys的检验数是λs,则X=-λs是基本解,若Ys是最优解, 则X=-λs是最优解.7.原问题与对偶问题都可行,则都有最优解.8.原问题具有无界解,则对偶问题可行.9.若X,Y是原问题与对偶问题的最优解.则X=Y.10.若某种资源影子价格为0,则该资源一定有剩余.11影子价格就是资源的价格.12.原问题可行对偶问题不可行,可用对偶单纯形法计算.13.对偶单纯形法比值失效说明原问题具有无界解.14.对偶单纯形法是直接解对偶问题的一种解法.15.减少一个约束,目标值不会比原来变差.16.增加一个约束,目标值不会比原来变好.17增加一个变量, 目标值不会比原来变差.18.减少一个非基变量, 目标值不变.19.当Cj(j=1,2,3,……,n)在允许的最大范围内同时变化时,最优解不变。
选择题在下列各题中,从4个备选答案中选出一个或从5个备选答案中选出2~5个正确答案。
第二章线性规划的对偶理论1.如果决策变量数列相等的两个线规划的最优解相同,则两个线性规划A约束条件相同B目标函数相同C最优目标函数值相同D以上结论都不对2.对偶单纯形法的最小比值规则是为了保证A使原问题保持可行B 使对偶问题保持可行C逐步消除原问题不可行性D逐步消除对偶问题不可行性3.互为对偶的两个线性规划问题的解存在关系A若最优解存在,则最优解相同B原问题无可行解,则对偶问题也无可行解C对偶问题无可行解,原问题可能无可行解D一个问题无界,则另一个问题无可行解E一个问题无可行解,则另一个问题具有无界解4.已知规范形式原问题(max)的最优表中的检验数为(λ1,λ2,……λn),松弛变量的检验数为(λn+1,λn+2,……λn+m),则对偶问题的最优解为A—(λ1,λ2,……λn)B (λ1,λ2,……λn)C —(λn+1,λn+2,……λn+m)D (λn+1,λn+2,……λn+m)5.原问题与对偶问题都有可行解,则A原问题有最优解,对偶问题可能没有最优解B原问题与对偶问题可能都没有最优解C可能一个问题有最优解,另一个问题具有无界解D原问题与对偶问题都有最优解计算题线性规划问题和对偶问题2.1 对于如下的线性规划问题min z = 3x1 + 2x2 +x3s.t. x1 + x2+ x3 ≤ 15 (1)2x1 - x2+ x3≥ 9 (2)-x1 + 2x2+2x3≤ 8 (3)x1 x2x3 ≥ 01、写出题目中线性规划问题的对偶问题;2、分别求出原始问题和对偶问题的最优解(求解的次序和方法不限);解答:1、写出题目中线性规划问题的对偶问题;解:max w = 15y1 + 9y2 + 8y3s.t. y1 + 2y- y3 ≤ 3 (1)y1 - y2+ 2y3≤ 2 (2)y1 + y2+ 2y3≤ 1 (3)y1≤0、y2 ≥0、y3 ≤02、分别求出原始问题和对偶问题的最优解(求解的次序和方法不限);解:先将原问题化成以下形式,则有mi n z = 3x1 + 2x2 + x3s.t. x1 + x2+ x3+ x4= 15 (1)-2x1 + x23+ x5= -9 (2)-x1 + 2x2+2x3+x6= 8 (3)原始问题的最优解为(X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6)=(2,0,5,8,0,0),minz=11 对偶问题的最优解为(y 1 y 2 y 3 y 4 y 5 y 6)=(0,7/5,-1/5,0,19/5,0),maxw=112.2 对于以下线性规划问题max z = -x 1 - 2x 2s.t. -2x 1 + 3x 2 ≤ 12 (1) -3x 1 + x 2 ≤ 6 (2) x 1 + 3x 2 ≥ 3 (3) x 1 ≤ 0,x 2 ≥ 01、写出标准化的线性规划问题;2、用单纯形表求出这个线性规划问题的最优解和最优的目标函数值;3、写出这个(极大化)线性规划问题的对偶问题;4、求出对偶问题的最优解和最优解的目标函数值;5、第(2)个约束右端常数b 2=6在什么范围内变化,最优解保持不变。
运筹学作业2(第二章部分习题)答案2.1 题 (P . 77) 写出下列线性规划问题的对偶问题:(1)123123123123123m ax 224..34223343500,z x x x s t x x x x x x x x x x x x =++⎧⎪++≥⎪⎪++≤⎨⎪++≤⎪≥≥⎪⎩无约束,;解:根据原—对偶关系表,可得原问题的对偶规划问题为:123123123123123m ax 235..223424334,0,0w y y y s t y y y y y y y y y y y y =++⎧⎪++≤⎪⎪++≤⎨⎪++=⎪≥≤≤⎪⎩(2)1111m in ,1,,,1,,0,1,,;1,,m n ij ij i j n ij ij i j nij ij j j ij z c x c x a i m c x b j nx i m j n====⎧=⎪⎪⎪==⎪⎨⎪⎪==⎪⎪≥==⎪⎩∑∑∑∑ 解:根据原—对偶关系表,可得原问题的对偶规划问题为:11m ax 1,,;1,,m n i i j ji j i j ij i w a u b v u v c i m j n u ==⎧=+⎪⎪⎪+≤⎨⎪==⎪⎪⎩∑∑ j 无约束,v 无约束2.2判断下列说法是否正确,为什么?(1) 如果线性规划的原问题存在可行解,则其对偶问题也一定存在可行解; 答:错。
因为:若线性规划的原问题存在可行解,且其对偶问题有可行解,则原问题和可行问题都将有最优解。
但,现实中肯定有一些问题是无最优解的,故本题说法不对。
例如原问题1212212m ax 31..30,0z x x x x s t x x x =++≥⎧⎪≤⎨⎪≥≥⎩有可行解,但其对偶问题1211212m in 33..10,0w y y y s t y y y y =+≥⎧⎪+≥⎨⎪≤≥⎩无可行解。
(2) 如果线性规划的对偶问题无可行解,则原问题也一定无可行解;答:错,如(1)中的例子。
第二章线性规划的对偶理论2.1 写出下列线性规划问题的对偶问题max z=2x1+2x2-4x3x1 + 3x2 + 3x3 ≤304x1 + 2x2 + 4x3≤80x1、x2,x3≥0解:其对偶问题为min w=30y1+ 80y2y1+ 4y2≥23y1 + 2y2 ≥23y1 + 4y2≥-4y1、y2≥02.2 写出下列线性规划问题的对偶问题min z=2x1+8x2-4x3x1 + 3x2-3x3 ≥30-x1 + 5x2 + 4x3 = 804x1 + 2x2-4x3≤50x1≤0、x2≥0,x3无限制解:其对偶问题为max w=30y1+80 y2+50 y3y1-y2 + 4 y3≥23y1+5y2 + 2y3≤8-3y1 + 4y2-4y3 =-4y1≥0,y2无限制,y3≤02.3已知线性规划问题max z=x1+2x2+3x3+4x4x1 + 2x2 + 2x3 +3x4≤202x1 + x2 + 3x3 +2x4≤20x1、x2,x3,x4≥0其对偶问题的最优解为y1*=6/5,y2*=1/5。
试用互补松弛定理求该线性规划问题的最优解。
解:其对偶问题为min w=20y1+ 20y2y1 + 2y2≥1 (1)2y1 + y2 ≥2 (2)2y1 +3y2≥3 (3)3y1 +2y2≥4 (4)y1、y2≥0将y1*=6/5,y2*=1/5代入上述约束条件,得(1)、(2)为严格不等式;由互补松弛定理可以推得x1*=0,x2*=0。
又因y1*>0,y2*>0,故原问题的两个约束条件应取等式,所以2x3*+3x4* = 203x3* +2x4* = 20解得x3* = x4* = 4。
故原问题的最优解为X*=(0,0,4,4)T2.4用对偶单纯形法求解下列线性规划min z=4x1+2x2+6x32x1 +4x2 +8x3 ≥244x1 + x2 + 4x3≥8x1、x2,x3≥0解将问题改写成如下形式max(-z)=-4x1-2x2-6x3-2x1-4x2 -8x3 + x4=-24-4x1-x2-4x3+x5 =-8x1、x2,x3,x4,x5≥0显然,p4、p5可以构成现成的单位基,此时,非基变量在目标函数中的系数全为负数,因此p4、p5构成的就是初始正侧基。
第二章.对偶理论与灵敏度分析1. 已知线性规划问题:332211m a xx c x c x c z ++= ⎪⎩⎪⎨⎧=≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡)5,,1(01001.2154323132221212111 j x b b x x x a a x a a x a a st j 用单纯形法求解得最终单纯形表如下表所示: (a ) 求232221131211,,,,,a a a a a a 和21,b b321,,c c c 8,4,7,5,8,2,4,1,1,2/5,2/932121231322122111===========c c c b b a a a a a a2. 已知矩阵A 及其逆矩阵1-A 如下:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=104020012A ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=-11202/1004/12/11A试根据改进单纯形法中求逆矩阵的方法原理求下述矩阵B 的逆矩阵1-B,已知⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=144210152B答:先设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=144010052C ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-∙-72/14/114151A∴⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=∙⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=--16201002/52/1114002002/11111A C ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=144210152B 有 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡∙-1322/111211C∴⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=∙⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=--26/226/1226/426/426/226/826/1126/126/913/10013/21026/110111C B3. 已知线性规划的原问题与对偶问题分别为:(P )原问题:CX z =max (D)对偶问题:Yb w =min⎩⎨⎧≥≤0.X b AX st ⎩⎨⎧≥≥0Y C YA st若*Y 为对偶问题最优解,又原问题约束条件右端项用b 替换之后其最优解为X ,试证明有b Y X C *≤证明:原问题右端项b 用b 替换后,新的原问题'P 及对偶问题'D 为::'P ⎩⎨⎧≥≤=0.'m a x Z b AZ st CZz :'D ⎩⎨⎧≥≤=0.min 'Y C YA st bY w设'D 的最优解为Y ,因有b Y Z C =,有*Y 是'D 的可行解,故有b Y b Y *≤,由此b Y Z C *≤4. 已知下表为求解某线性规划问题的最终单纯形表,表中54,x x 为松弛变量,问题的约束(b) 直接由表写出对偶问题的最优解。
对偶问题习题
● 证明题(选做)
1. 证明下面的线性规划问题要么无解,要么最优目标函数值为零,其中C 为n 维向量,b 为m 维向量,A 为m n ⨯矩阵。
min ..0,0yb cx
Ax b
s t yA c x y -≤⎧⎪
≥⎨⎪≥≥⎩
证明 把问题拆成两个问题
(A)
max ..0
z cx
Ax b s t x =≤⎧⎨≥⎩ 和 (B)
min ..0
w yb
yA c s t y =≥⎧⎨
≥⎩
显然两个问题为原问题和对偶问题,分四种情形讨论:
情形1 如果两个问题都有可行解,那么两个问题都有最优解,且最优目标函数值相等。
根据对偶理论,由于有cx yb ≤,因此0yb cx -≥。
而*
*
y b cx -=0,因而该情形下有解,且最优解为0。
情形2 如果问题A 有解但为无穷解,那么B 问题一定无解,也就是yA c ≥不成立,从而该情形下无解。
情形3 如果问题B 有解但为无穷解,那么A 问题一定无解,也就是Ax b ≤不成立,从而该情形下无解。
情形4 如果问题A 和问题B 均无解,那么Ax b ≤和yA c ≥都不成立,从而该情形下也无解。
综合上述,根据对偶理论只可能有如上情形,从而命题成立。
2. 设线性规划问题1是
1
1
max ..0(1)n
j j
j n
ij j
i j j
z c x a x b s t x j n 1== =⎧≤⎪⎨⎪≥≤≤⎩∑∑ 其中***
12(,,,)m y y y L 是其对偶问题的最优解。
又设线性规划问题2是
1
1
max ..0(1)n
j j
j n
ij j
i i j j
z c x a x b k s t x j n 2== =⎧≤+⎪⎨⎪≥≤≤⎩∑∑ 其中i k 是给定的常数,求证
*211
max()max()m
i i
i z z k y
=≤+∑
证明 问题1的对偶问题为
11221
min ...,1,2,...,..0m m
m
ij i j i i
w b y b y b y a y c j n
s t y = =+++⎧≥=⎪⎨⎪≥⎩∑
问题2的对偶问题为
1112221
min ()()...(),1,2,...,..0m m m
m
ij i j i i
w b k y b k y b k y a y c j n
s t y = =++++++⎧≥=⎪⎨⎪≥⎩∑
既然***
12(,,,)m y y y L 是问题1的对偶问题最优解,那么必有 ***
11122max()...m m z b y b y b y =+++
又由于***
12(,,,)m y y y L 是问题1的对偶问题的可行解,那么有
***
2111222******11221122***11122max()()()...() ...(...) max()(...)
m m m
m m m m m m z b k y b k y b k y b y b y b y k y k y k y z k y k y k y ≤++++++=+++++++=++++ 3. 设线性规划问题1是
1
1
min (1)..0(1)n
j j
j n
ij j
i j j
z c x a x b i m s t x j n 1== =⎧=≤≤⎪⎨⎪≥≤≤⎩∑∑ 又设线性规划问题2是
*
1
1
min ()(1,)..0(1)n
j k kj j
j n
ij j
i j j
z c y a x a x b i m i k s t x j n 2== =-⎧≤≤≤≠⎪⎨⎪≥≤≤⎩∑∑ 设***12(,,,)n x x x L 是线性规划问题1的最优解,***
12(,,,)m y y y L 为其对偶问题的最优解,请证明***12(,,,)n x x x L 也是问题2的最优解。
证明 问题1的对偶问题如下
1
1
max (1)..1m
i i
i m
ij i j
i i
w b y a y c j n s t y i n 1== =⎧≤≤≤⎪⎨⎪≤≤⎩∑∑无约束, 问题2的对偶问题如下
111111*
11(1)1(1)1max ............(1)..1k k k k m m
j k j k k j k mj m j k kj i w y b y b y b y b a y a y a y a y c y a j n s t y i n 2--++--++ =+++++⎧+++++≤-≤≤⎪⎨
≤≤⎪⎩无约束,
既然***12(,,,)n x x x L 是线性规划问题1的最优解,***
12(,,,)m y y y L 为其对偶问题的最优解,
那么必有
********1112211221()()n n m m z c x c x c x b y b y b y w =+++=+++=L L
很容易验证***
12(,,,)n x x x L 是线性规划问题2的可行解。
下面验证****
111(,,,,)k k m y y y y -+L 是线性规划问题2的对偶问题的可行解。
如果对于任意的j 均能够证明下式的式(1)成立,那么即可证明****
111(,,,,)k k m y y y y -+L 是问题2的对偶问题的可行
解:
*****
1(1)1(1)1......j k k j k k j k mj k j k kj a y a y a y a y c y a --+-+++++ ≤- (1)
由于***12(,,,)m
y y y L 是问题1的对偶问题的最优解,因而总有
*1
(1)m
ij
i j i a
y c j n =≤≤≤∑成
立,也就是上面的式(1)成立,也就是****
111(,,,,)k k m y y y y -+L 是线性规划问题2的对偶问题的可
行解。
下面只需证明:
******
111222*
***1111
11
()()()()
k k k k n k kn n
k k k k m m
c y a x c y a x c y a x b y b y
b y
b y --++-+-++-=+++++L L L
就能够证明***
12(,,,)n x x x L 是线性规划问题2的最优解。
由于
******
111222*
******11221122 ()()()()()
k k k k n k kn n
n n k k k kn n
c y a x c y a x c y a x c x c x c x y a x a x a x -+-++-=+++-+++L L L
****111111****1122 ()k k k k m m
m m k k
b y b y b y b y b y b y b y b y
--+++++++=+++-L L L
根据线性规划问题1,***
1122k k kn n a x a x a x +++L =k b
又根据******
11221122()n n m m c x c x c x b y b y b y +++=+++L L ,从而
******
111222*
***1111
11
()()()()
k k k k n k kn n
k k k k m m
c y a x c y a x c y a x b y b y
b y
b y --++-+-++-=+++++L L L
成
立
,
命
题
得
证。