线性规划的对偶问题

线性规划对偶问题线性规划是一种优化问题的数学建模方法，在实际生产和管理中广泛应用。

线性规划问题通常包括最大化或最小化一个线性目标函数的约束条件下的一组线性不等式或等式。

对于一个线性规划问题，其对偶问题是通过对原问题的目标函数和约束条件进行变换而得到的。

对偶问题有助于理解原问题的特性，并提供关于原问题的附加信息。

具体来说，对于一个原问题：最小化 C^T * X约束条件 A * X >= bX >= 0其中，C是目标函数的系数矩阵，X是决策变量向量，A是约束条件的系数矩阵，b是约束条件的右侧向量。

对于原问题的对偶问题，其形式为：最大化 b^T * Y约束条件 A^T * Y <= CY >= 0其中，Y是对偶变量向量。

对偶问题的最优解被称为对偶可行解，对偶问题的最优解与原问题的最优解之间存在弱对偶性和强对偶性。

弱对偶性指的是对于原问题的任意可行解X和对偶问题的任意可行解Y，有C^T * X >= b^T * Y。

这意味着对于原问题的任意最优解X*和对偶问题的任意最优解Y*，有C^T * X* >=b^T * Y*。

强对偶性指的是如果原问题和对偶问题的任意一个都有有界解，那么它们必然存在一对最优解，使得C^T * X* = b^T * Y*。

对偶问题的解决可以通过使用单纯形法或内点法等优化算法来进行求解。

对偶问题对线性规划问题的求解具有重要的应用价值和理论意义。

它可以用于确定原问题的可行解的界限，还可以提供原问题的敏感性分析和稳定性分析。

总之，线性规划的对偶问题是通过对原问题的目标函数和约束条件进行变换而得到的，对偶问题为理解原问题的特性和提供附加信息提供了一种有力的工具。

线性规划的对偶问题
线性规划的对偶问题
线性规划的对偶问题是线性规划中的一个分支，它的求解历程和一般的线性规
划想法不同，而且根据不同的约束条件最终能够求出最优解，使得问题获得最小的成本或最大的利润。

线性规划的对偶问题是从原问题的另一个角度去理解原来的模型，它将原有问
题转化为无穷多个单纯形模型，检验原问题各部分的存在可行性。

线性规划的对偶问题以可行性条件检验为主要特色，它可以检验原问题在具体变量形式下各限制条件之间的约束关系，这特别有利于解决在实际问题中模型中非可行情况的求解问题。

求解线性规划的对偶问题的核心思想就是将原问题的约束转换成一系列的子问题，通过求解子问题，再根据子问题的结果得到原问题的求解解，先求解子问题的时间复杂度会比求解原问题的复杂度小很多。

线性规划的对偶问题即其可行性检验的能力，由于其能有效处理问题中约束条
件之间存在的相互作用，具有优越的求解能力，因而在很多复杂的线性规划问题中都被广泛应用。

线性规划的对偶问题不仅能使求解结果更加准确，而且可以大大减少求解的时间，使程序性能更加突出。

线性规划问题的对偶性线性规划（Linear Programming）是数学规划的一个重要分支，用于解决一类特定的优化问题。

在线性规划问题中，我们需要在一组线性约束条件下，找到使目标函数达到最大或最小值的变量取值。

对于一般的线性规划问题，我们往往可以通过对偶性理论来找到一个等价的对偶问题，从而更好地求解原始问题。

1. 对偶问题的引入在线性规划问题中，我们通常会面临一个最大化或最小化一个线性目标函数的任务，同时需要满足一系列线性约束条件。

假设我们的线性规划问题为：最大化（或最小化）：cx约束条件：Ax ≤ b其中，c是一个长度为n的向量，x是变量向量，A是一个m×n的矩阵，b是一个长度为m的向量。

对于这个线性规划问题，我们可以引入一个新的向量y作为拉格朗日乘子，引入一个新的变量w作为对偶变量。

这样，我们可以构建原始问题的拉格朗日函数：L(x, y, w) = cx + yT(Ax - b) - wT(Ax - b)其中，y和w分别是拉格朗日乘子和对偶变量。

2. 对偶问题的建立在引入拉格朗日函数之后，我们可以分别对拉格朗日乘子y和对偶变量w进行极小化和极大化，建立相应的对偶问题。

对于拉格朗日乘子y，我们可以将拉格朗日函数改写为：L(x, y) = (c + ATy)x - yTb注意到，c + ATy为常数向量，可以表示为q。

因此，我们可以得到对偶问题：最小化：qTx约束条件：ATy ≥ 0同样地，对于对偶变量w，我们可以将拉格朗日函数改写为：L(x, w) = (c - ATw)x + wTb同样，我们可以得到对偶问题：最大化：wTb约束条件：ATw ≤ c3. 对偶问题的性质通过对拉格朗日函数的极小化和极大化，我们建立了与原始问题等价的对偶问题。

对偶问题不仅仅是一个等价的数学表达形式，而且具有许多重要的性质。

首先，根据对偶问题的建立，我们可以得知对偶问题的目标函数是原始问题的一个下界。

也就是说，对于任意可行解x和对偶变量w和y，有如下不等式成立：cx ≥ qTx ≥ wTb其次，若原始问题的最优解存在且有限，那么对偶问题的最优解也存在且有限，并且两者的目标函数值相等。

第⼗四章线性规划的对偶问题第⼗四章线性规划的对偶问题14.1 对称的对偶规划在线性规划早期发展中,对问题是⼀项重要的发现.早在1928著名数学家John.Von.Neumann 在研究对策理论时就已经有原始和对偶的思想.对偶理论有着重要的应⽤.⾸先是在原始,对偶两个线性规划中求解任⼀规划时,含⾃动地给出另⼀个规划的最优解.当对偶问题⽐原问题有较少分量时,求解对偶问题⽐求解原始问题⽅便的多.对偶理论另⼀个应⽤是Lemke,1954提出的对偶域形法。

另外,对偶理论还应⽤于通⽤的运转问题模型上，对偶理论对影⼦价值的分析在经济理论上有着重要作⽤.14.1.1对偶问题的提出:例14.1.1:某⼚⽣产A.B.C 三种畅销产品,每台产品需四种资源,具体数据表问怎样安排⽣产,效益最⼤! 设决策变量123,,x x x 得出模型:123123123123123max 20004000300034260022400..33300242000.1,2,3i z x x x x x x x x x s t x x x x x x x i =++++≤??++≤??++≤??++≤??>=? 现在⼯⼚考虑不进⾏⽣产⽽把全部可利⽤的资源都让给其它企业单位,但⼜希望给这些资源订⼀个合理价格,既使别的单位愿意买,⼜使⼯⼚能得到⽣产这些产品时可以得到的最⼤效益.这就需建⽴另⼀个线性规划模型,设1234,,y y y y 代表销售这四种资源总售价尽可能低,即 1234min 600400300200w y y y y=+++原来⽣产产品A 每台需⽤的资源按现在的单价计算,每台收益为: 123432y y y y +++为了使⼯⼚效益不减少,就要求订1234,,,y y y y 时,使这个效益额不低于原来⽣产⼀台产品A 可以得到的效益,因此满⾜约束:1234322000y y y y +++≥对B,C 产品可列出类似约束. 12341234432400022343000y y y y y y y y +++≥+++≥因此得到的线性规划问题模型如下: 1234123412343220004324000..223430000(1~4)i y y y y y y y y s t y y y y y i +++≥??+++≥??+++≥??≥=? 易见,后⼀个问题的数据完全由另⼀问题数据确定.对每⼀个线性规划问题都伴随有另⼀个线性规划问题,⼀般地。

第二章线性规划的对偶问题习题2.1 写出下列线性规划问题的对偶问题(1) max z ＝10x1＋x2＋2x3(2) max z ＝2x1＋x2＋3x3＋x4st. x1＋x2＋2 x3≤10 st. x1＋x2＋x3 ＋x4≤5 4x1＋x2＋x3≤20 2x1－x2＋3x3＝－4x j≥0 （j＝1,2,3）x1－x3＋x4≥1x1，x3≥0，x2，x4无约束(3) min z ＝3x1＋2 x2－3x3＋4x4(4) min z ＝－5 x1－6x2－7x3st. x1－2x2＋3x3＋4x4≤3 st. －x1＋5x2－3x3≥15x2＋3x3＋4x4≥－5 －5x1－6x2＋10x3≤202x1－3x2－7x3 －4x4＝2＝x1－x2－x3＝－5 x1≥0，x4≤0，x2，，x3无约束x1≤0，x2≥0，x3无约束2.2 已知线性规划问题max z＝CX，AX=b，X≥0。

分别说明发生下列情况时，其对偶问题的解的变化：（1）问题的第k个约束条件乘上常数λ（λ≠0）；（2）将第k个约束条件乘上常数λ（λ≠0）后加到第r个约束条件上；（3）目标函数改变为max z＝λCX（λ≠0）；'x代换。

（4）模型中全部x1用312.3 已知线性规划问题min z＝8x1＋6x2＋3x3＋6x4st. x1＋2x2＋x4≥33x1＋x2＋x3＋x4≥6x3 ＋x4＝2x1 ＋x3 ≥2x j≥0（j＝1,2,3,4）(1) 写出其对偶问题；(2) 已知原问题最优解为x*＝（1，1，2，0），试根据对偶理论，直接求出对偶问题的最优解。

2.4 已知线性规划问题min z＝2x1＋x2＋5x3＋6x4 对偶变量st. 2x1 ＋x3＋x4≤8 y12x1＋2x2＋x3＋2x4≤12 y2x j≥0（j＝1,2,3,4）其对偶问题的最优解y1*=4；y2*=1，试根据对偶问题的性质，求出原问题的最优解。