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第三章 对偶问题与灵敏度分析

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第三章 线性规划的对偶理论

第三章 线性规划的对偶理论

s.t. AX=b X≥0 由于 AX=b 即 AX=b
AX≤b AX≥b
AX≤b -AX≤-b 所以，原问题可化为 max z=CX s.t. AX≤b -AX≤-b X≥0
A
X≤ -A
b
-b
14
设Y'：AX≤b的对偶变量（行向量） Y''：-AX≤-b的对偶变量（行向量） 按对称形式的对偶关系可得出原问题的对偶问题如下： min w =Y'b-Y''b= （Y'-Y''）b （Yb=bTYT） s.t Y'A-Y''A≥C （ YA=ATYT） Y'≥0，Y''≥0 令Y= Y'-Y''，则对偶问题为 min w =Yb s.t YA≥C Y符号不限 结论：原问题中约束条件为等式，对应的对偶变量 无非负要求；反过来同样成立。
s.t. 2y1+ y2+ 4y3 ≥2
2y1+2y2+ 4y4 ≥3 y1, y2 , y3 , y4 ≥ 0
解：2.首先将原式变形
m axZ 2 x1 3 x 2 4 x 3 2 x 3 x 2 5 x 3 2 3 x1 x 2 7 x 3 3 x1 4 x 2 6 x 3 5 x1 , x 2 , x 3 0
对于非对称形式的规划，可以按照下面的对应关系直接给 出其对偶规划。 （1）对原问题模型为“max，约束条件为≤”或“min，约 束条件为≥” 的形式，对应的对偶规划的变量大于 0 ；反之， 若原问题模型为“max，≥”或“min，≤” 的形式，对应的 对偶规划的变量小于0。 （ 2 ）原问题线性规划的决策变量大于 0 ，则对偶问题的模 型为“max，约束条件为≤”或“min，约束条件为≥” 的形 式；若原问题线性规划的决策变量小于0；则对偶问题的模型 为“max，≥”或“min，≤” 的形式。

北交大交通运输学院《管理运筹学》知识点总结与例题讲解第3章 对偶理论与灵敏度分析

北交大交通运输学院《管理运筹学》知识点总结与例题讲解第3章 对偶理论与灵敏度分析

⎟ ⎟ ⎟⎟⎠
⎪⎩x1, x2 ,", xn ≥ 0
min z = b1y1 + b2y2 +" + bm ym
（3-5）
⎪⎧⎜⎛ s.t.⎪⎪⎪⎪⎨⎜⎜⎜⎜⎝
a11 a12 #
a1n
a21 a22 #
a2n
" "
"
am1 ⎟⎞⎜⎛ y1 ⎟⎞ ⎜⎛ c1 ⎟⎞
am2 #
amn
⎟⎜ y ⎟⎟⎟⎠⎜⎜⎜⎝#y
+ −
y3* =3 y3* = 4
把 X * 代入原问题 3 个约束中可知原问题式（3）是不等式，故 y 3 * =0，然后解方程组
得到
⎧⎪ ⎨ ⎪⎩
2y1* 3y1*
+ +
3y2* =3 2 y2* = 4
⎧⎪ ⎨ ⎪⎩
y1* =6/5 y2* = 1/ 5
故对偶最优解为 Y * =(6/5,1/5,0), z * =w * =28.
⎪⎪⎪⎨22yy11++3yy22
− +
y3 y3
≥2 ≥3
⎪⎪3y1 + 2 y2 − y3 ≥ 4
⎪⎩y1, y2 , y3 ≥ 0
由于 x 3 * =x 4 * =4>0，故对偶问题约束方程式（3）、（4）是等式约束，即对 Y * 成立等式
⎧⎪ ⎨ ⎪⎩
2y1* 3y1*
+ +
3 y2* 2 y2*
推论 3 若原始问题可行，则其目标函数无界的充要条件是对偶问题没有可行解。
定理 3.2 最优性准则定理
若 X 和 Y 分别为互为对偶问题的线性规划（3-5）与（3-6）的可行解，且使 CX = bT Y T ，

3对偶理论与灵敏度分析解析

3对偶理论与灵敏度分析解析
X ≥0
对偶的定义 min W= Y b s.t. ATY ≥ C
Y≥0
min Z’= - CX
max W’ = -Yb
s.t. - AX ≥ - b
s.t. -ATY ≤ -C
X ≥0 对偶的定义
Y≥0
__
__
（2）弱对偶性：设 X和 分Y 别是问题（P）和（D）的
可行解，则必有
__ __
n
m
C X Y b, 即 c j x j yibi
i 1
m
aij yi
c j ( j 1,2,, n)
i1
yi无符号限制（无约束）(i 1,2,, m)
例： 原问题为
max Z 2 x1 3 x2 4 x3
2 x1 3 x2 5 x3 2
3
x1
x2
7 x3 3
x1 4 x2 6 x3 5
x1 , x2 , x3 0
对偶问题的无界性。
无界
关于无界性有如下结论：
minW 4 y1 2 y2
原问题 问题无界
对偶问题 无可 行解
（D）
y1 y1
y2 y2
2 1
y1
0,
y2
0
无可 行解
问题无界
无可 行解
推论3：在一对对偶问题（P）和（D）中，若一个可行 （如P），而另一个不可行，（如D），则该可行的问 题无界。
一、问题的提出
• 对偶是什么：对同一事物（或问题），从不同 的角度（或立场）提出对立的两种不同的表述。 • 在平面内，矩形的面积与其周长之间的关系， 有两种不同的表述方法。 （1）周长一定，面积最大的矩形是正方形。 （2）面积一定，周长最短的矩形是正方形。 • 这种表述有利于加深对事物的认识和理解。 • 线性规划问题也有对偶关系。

灵敏度分析(第三章线性规划4)

灵敏度分析(第三章线性规划4)

初始单纯形表 x1 x2 1 2 8 x3 1 2 6 x4 1 0 0 x5 0 1 0 bi
12 12
b2 20
0
0
x4 x5 f
1 1 5
0
最优单纯形表 x1 x2 0 1 0 x3 0 1 2 x4 2 1 2 x5 1 1 3 bi 424-b
2
5 x1 8 x2
f
1 0 0
实例1
产品 资源 原料甲 原料乙 A 1 1 5 B 1 2 8 C 1 2 6 资源拥 有量 12kg 20kg
利润 （元/kg）
在实例1中，假设产品C 的资源消耗量由 试分析最优解的变化情况。
1 2
2 变为 1
，
x4 x5 f
x1 1 1 5
•设XB=B1b是最优解，则有XB=B1b 0
•b的变化不会影响检验数 •b的变化量b可能导致原最优解变为非基可行解 设b’=b+ b 为保证最优基不变，必须满足XB=B-1b’ 0
1. 分析b1=16和b2=20时，最优基和最优解的变化
初始单纯形表 x1 x4 x5 f 1 1 5 x2 1 2 8 x3 1 2 6 x4 1 0 0 x5 0 1 0 bi
5 x1 8 x2
f
1 0 0
保持b1=12,分析b2在什么范围内 变化时，最优基不变?
2 B b' 1
1
1 12 1 b2
24 b 2 12 b 2
0
解之得：12≤b2≤24
即:当12≤b2≤24时，最优基不变
3.2 增加新约束条件的分析
产品 资源 原料甲 原料乙 原料丙 利润 （元/kg）

运筹学第3章 对偶问题

运筹学第3章 对偶问题
y1 + 2 y2 + 4 y3 = 3 2 y1 + y2 + 3 y3 = 2
x1 > 0, x2 > 0
联立求解得： y1 = 0, y2 = 0.5, y3 = 0.5
三、影子价格
设 x* ( j = 1,L, n) 和 yi* (i = 1,L, n) 分别是原问题和 j 对偶问题的最优解，则由对偶性质，有
=b
BX B + NX N + IX S = b X ≥ 0, X ≥ 0 N B
S S
max z = C B X B + C N X N + 0 X s
将XB的系数 矩阵化为单 位矩阵
原来 BX B + NX N + IX IX B + B − 1 NX N + B − 1 X
= b = B
注 上表中我们将松弛变量与剩余变量统称为松弛变量
二、对偶问题的基本性质
1、对偶问题的对偶问题是原问题
max z=CX s.t. AX≤b X ≥0 对偶的定义 min w=b’Y s.t. A’Y≥C Y ≥0
min z’ = - CX s.t. -AX ≥-b X ≥0
对偶的定义
max w = -b’Y s.t. -A’Y≤-C Y ≥0
−1
b
项目
原问题变量
原问题松弛变量
原问 题最 终单 纯形 表
x1
x3 15/2 x1 7/2 x2 3/2 -σj 0 1 0 0
x2
0 0 1 0
x3
1 0 0 0
x4
5/4 1/4 -1/4 1/4
x5
15/2 -1/2 3/2 1/2

3对偶问题与灵敏度分析

3对偶问题与灵敏度分析

例一、用对偶单纯形法求解：
min Z 9 x1 12 x2 15 x3
2 x1 2 x2 x3 10
2
x1
3 x2
x3
12
x1 x2 5 x3 14
x j 0( j 1.2.3)
解：将模型转化为 max Z 9x1 12x2 15x3
2 x1 2 x2 x3 x4
显然，工厂给这些生产要素定价，既要保证自己的利益， 又要使自己的价格具有竞争力
价格越低 越好
价格越高 越好
供给-需求函数
P
需求
均衡点
供给 Q
一个合理的定价是：收取的加工费不能低于自己 生产所得收益，在此前提下使总加工费尽量小。 即：
Min w=360y1+200y2+300y3
s.t. 9y1+4y2+3y3≥70 4y1+5y2+10y3≥120 y1,y2≥0
若 X(0),Y(0) 分别为（LP）和（DP）的可
行解，那么 CX(0)≤ Y(0)b。
(证明)
该定理说明：如果原问题 是最大化问题，则它的任 意可行解对应的目标函数 值都会小于等于其对偶问 题(极小化)的任一可行解 对应的目标函数值
例如
Max z=2x1+2x2-4x3
s.t. X1+3x2+3x3≤30 4x1+2x2+4x3≤80 X1,x2,x3≥0
若其中一个问题有最优解，则另一个问 题也有最优解，且两者最优值相等
证明
定理5（互补松弛定理）
原问题及其对偶问题的可行解X(0)和Y(0) 是最优解的充要条件是：
Y(0)XS=0，YSX(0)=0
XS,YS分别为原问题松弛向量和对偶问题剩余向量

第三章-对偶理论及灵敏度分析3课件

第三章-对偶理论及灵敏度分析3课件

二、原问题与对偶问题的数学模型
继续
三、原问题与对偶问题的对应关系
返回
第三章-对偶理论及灵敏度分析3
一、对偶问题的提出
对
偶 问
实例：某家电厂家利用现有资源生产两种
题
产品， 有关数据如下表：
上页 下页 返回
设备A 设备B 调试工序
产品Ⅰ 产品Ⅱ
0
5
6
2
1
1
利润（元） 2
1
D
15时 24时 5时
第三章-对偶理论及灵敏度分析3
第三章 对偶理论及灵敏度分析
3.1.1 线性规划对偶问题 3.1.2 对偶问题的基本性质 3.1.3 影子价格 3.1.4 对偶单纯形法 3.2.1 灵敏度问题及其图解法 3.2.2 灵敏度分析 3.2.3 参数线性规划
第三章-对偶理论及灵敏度分析3
3.1.1 线性规划的对偶问题
一、对偶问题的提出
下页
(Y1,Y2
)
A A
C
返回
Y1 0 ,Y2 0
第三章-对偶理论及灵敏度分析3
对 偶 问
(mY1inwY2 )(YA1YC2 )b
题
Y1 0, Y2 0
令 YY1 ，Y 得2对偶问题为：
上页
下页
maYxA
w C
Yb
返回
Y无约束
证毕。
第三章-对偶理论及灵敏度分析3
三、原问题与对偶问题的对应关系
设备B –––– 元／y时2
问 题
调试工序 –––– 元y／3时
付出的代价最小，
且对方能接受。
上页
下页
出让代价应不低于
返回
用同等数量的资源
收

运筹学 线性规划 对偶问题

运筹学 线性规划 对偶问题
●对偶(min型)变量的最优解等于原问题松弛变量检验数的 对偶(min型 变量的最优解等于原问题松弛变量检验数的 松弛变量 绝对值 ●对偶问题最优解的剩余变量解值等于原问题对应变量的 对偶问题最优解的剩余变量解值等于原问题对应变量的 对应变量 检验数的绝对值 ●由于原问题和对偶问题是相互对偶的,因此对偶问题的 由于原问题和对偶问题是相互对偶的, 检验数与原问题的解也有类似上述关系. 检验数与原问题的解也有类似上述关系. ●更一般地讲,不管原问题是否标准,在最优解的单纯型 更一般地讲,不管原问题是否标准, 都有原问题虚变量 松弛或剩余) 虚变量( 表中,都有原问题虚变量(松弛或剩余) 的检验数对应其 对偶问题实变量 对偶变量)的最优解,原问题实变量 实变量( 对偶问题实变量 (对偶变量)的最优解,原问题实变量(决 策变量) 的检验数对应其对偶问题虚变量 策变量) 的检验数对应其对偶问题虚变量 (松弛或剩余变 的最优解.因此, 量)的最优解.因此,原问题或对偶问题只需求解其中之 一就可以了. 一就可以了.
n
* j
,
∑b y
i =1 n i j =1 m
m
* i
≤ ∑ bi yi
i =1
m
∑ c j x j = ∑ bi yi ,
∴
∑cjxj ≤
* *
∑ bi yi
i =1 m i =1
m
*
∑c x = ∑c x
j =1 j j j =1 j
j
=
∑b y
i =1 i
* i
= ∑ bi yi
3.强对偶性(对偶定理) 强对偶性(对偶定理) 强对偶性 定理 如果原问题和对偶问题都有可行解, 定理 如果原问题和对偶问题都有可行解,则它们都有最优 且它们的最优解的目标函数值相等. 解,且它们的最优解的目标函数值相等. 证:第一步,证明都有最优解.原问题和对偶问题都有可 第一步,证明都有最优解. 行解,由弱对偶定理推论1可知 原问题目标函数有上界, 可知, 行解,由弱对偶定理推论 可知,原问题目标函数有上界, 对偶问题的目标函数有下界,故一定存在最优解. 对偶问题的目标函数有下界,故一定存在最优解. 第二步,证明最优解的目标函数值相等.根据单纯形 第二步,证明最优解的目标函数值相等. 法的矩阵描述,原问题有最优解,对偶问题为可行解, 法的矩阵描述,原问题有最优解,对偶问题为可行解,且 二者的目标函数值相等,根据最优性定理, 二者的目标函数值相等,根据最优性定理,二者的解均为 最优解. 最优解.

对偶问题与灵敏度分析

对偶问题与灵敏度分析
②告诉经营者以怎样的代价去取得紧缺资源。 ③提示设备出租或原材料转让的基价。 ④告诉经营者补给紧缺资源的数量，不要盲目大量补给。 ⑤借助影子价格进行内部核算。
第一讲 对偶理论
解释例1的对偶问题的数学模型
Max Z= 3x1 +5 x2
x1
≤8
S.t.
2x2 ≤12 3x1 +4 x2 ≤36
x1 , x2 ≥0
第一讲 对偶理论
一、对偶问题
• 对原企业而言，它用于出租或转让的资源收益不应 低于自行生产产品所获得的利润，才肯出租或转让。
• 在这个问题上厂长面临着两种选择：自行生产或出 租设备。首先要弄清两个问题：
①如何合理安排生产，取得最大利润? ②为保持利润水平不降低，资源转让的最低价格是多少？
• 问题 ①的最优解：x1=4，x2=6，Z*=42。
(3) 按照θ=Min{j /alj | alj<0 }= k /alk确定xk进基变量。 (4) 以alk为主元素，按单纯形法的方法进行迭代，得到新的表重复
(2).
第一讲 对偶理论
例题：使用对偶单纯形法
• Min W= 8y1+12y2+36y3
y1 + 0y2 + 3y3 ≥ 3 S.t. 0y1 + 2y2 + 4y3 ≥ 5
此时，同时达到最优解
j 1
i 1
Z bi
*

yi*
bi为第i种资源的拥有量
• 说明yi是右端项bi每增加一个单位的第i种资源对目标函数Z的贡献。 • 对偶变量 yi在经济上表示原问题第i种资源的边际价值。
• 对偶变量的值 yi*所表示的第i种资源的边际价值，称为影子价值。

对偶理论与灵敏度分析

对偶理论与灵敏度分析
对偶理论与灵敏度分析
第三章 对偶理论与灵敏度分析
第一节 对偶问题的提出
例：常山机械厂生产Ⅰ和Ⅱ两种产品。生产中需使用A、B、C三种设备进行加工，加工每件Ⅰ产品或Ⅱ产 品所需的设备机时数、利润值及每种设备可利用机时数列于下表，请问：充分利用设备机台时，工厂应生 产Ⅰ和Ⅱ产品各多少件才能获得最大利润？试列出相应的线性规划数学模型。
4x1 +2x2 - x3 20 y2 x1，x2 ， x3 0 解：该问题的对偶问题： min w = 10 y1 + 20 y2 s.t. y1 + 4y2 10
y1 + 2y2 1 2 y1 - y2 2
y1，y2 0
第一节 对偶问题的提出
例：写出下列线性规划问题的对偶问题 min w = x1 + 2x2 + 3x3
解：化为对称形式。 令 x2 x2，x3 x3 x3 (x3 0, x3 0) max z c1x1 c2x2 c3x3 c3x3
s.t. a11x1 a12x2 a13x3 a13x3 b1
aaa222a111xxx2111x1 aaa222a222xx2x2222x2 aaa222a333xxx23333x3 aaa222a333xxx23333x3 bbb222b2 a3a13x11x1 a3a23x22x2 a3a33x33x3 a3a33x33x3 b3b3 x1, x2 , x3, x3 0
a21x1 + a22x2 + … + a2nxn ≤ b2 ……
am1x1 + am2x2 + … + amnxn ≤ bm xj ≥ 0 （j = 1,2,…,n）
则称下列 LP 问题
min w = b1 y1 + b2 y2 + … +bm ym s.t. a11y1 + a21 y2 + … + am1ym ≥ c1

第三章对偶理论

第三章对偶理论
右边项的系数对应目标 函数系数 约束条件个数 n 变量个数 m 约束条件类型
目标函数系数与右边项 目标函数各变量系数对应 的对应关系 约束条件右边项的系数 变量个数与约束条件个 变量个数 n 数的对应关系 约束条件个数 m
原问题变量类型与对偶 问题约束条件类型的对 变量类型 应关系
原问题约束条件类型与 对偶问题变量类型的对 约束条件类型 应关系
原始问题有4个变量，3个约束，对偶问题应该有3个变量， 4个约束。根据定义，对偶问题为：
x1 x2 x3 x4
非对称形式的对偶—原始问题有“=”约束
max z=2x1+3x2-x3
s.t. x1+2x2+x3=6 2x1-3x2+2x3≤9
x1, x2, x3≥0
min w=6y1+9y2 s.t. y1+2y2 ≥ 2 2y1- 3y2 ≥ 3 y1+2y2 ≥ -1 y1:Free y2≥0
y1=w2-w1,y1:Free,y2=w3
如果原始问题中一个约束是等号约束，则对偶问题中相应的变 量没有符号限制
非对称形式的对偶—原始问题有“≥”约束
max z=2x1+3x2-x3 s.t. x1+2x2+x3 ≥ 6 2x1-3x2+2x3≤9 x1, x2, x3≥0 max z=2x1+3x2-x3
s.t. -x1-2x2-x3≤-6 2x1-3x2+2x3≤9 x1, x2, x3≥0 min w=-6y1’+9y2 s.t. -y’1+2y2≥2 -2y’1 -3y2≥3 -y’1+2y2≥-1 y’1, y2≥0
min w=6y1+9y2 s.t. y1+2y2≥2 2y1- 3y2≥3 y1+2y2≥-1 y1≤0, y2≥0

(整理)第三章 线性规划的对偶理论及灵敏度分析

(整理)第三章 线性规划的对偶理论及灵敏度分析

精品文档第三章 线性规划的对偶理论及灵敏度分析主要内容：1、对偶问题及其性质； 2、对偶单纯形法；3、灵敏度分析。

重点与难点：对偶问题与原问题的对应关系，对偶问题的基本性质，对偶单纯形法的求解步骤，灵敏度分析的方法。

要 求：理解线性规划对偶问题的性质，熟练掌握对偶单纯形法的求解步骤和灵敏度分析的方法和技巧，能够用这些数学方法解决实际问题。

§1 对偶问题的对称形式一、对偶问题引例，某工厂在计划期内要安排生产甲、乙两种产品，已知生产单位产品所需要的设备台时及A 、B 两种原材料的消耗，该工厂每生产一件产品甲可获利2元，每生产一件产品乙可获利3元，问应如何安排计划才能使该工厂获利最多？解：设1x 、2x 分别为甲、乙两种产品的产量则目标函数2132m ax x x z +=约束条件 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤+0,12416482212121x x x x x x(1)假设该工厂决定不再生产甲、乙产品，而将其出租或出售。

这时要考虑每种资源的定价问题，设321,,y y y 分别为出租单位设备台时的租金和出让单位原材料A 、B 的附加额。

作一比较：若用一个单位台时和4个单位原材料A 生产一件产品甲，可获利2元，那么生产每件产品甲的设备台时和原材料出租和出让的收入应不低于生产一件甲产品的利润。

即：2421≥+y y同理，将生产每件乙产品的设备台时和原材料出租和出让的收入应不低于生产一件乙产品的利润。

即：精品文档34231≥+y y将工厂所有设备台时和资源都出租和出让，其收入为32112168y y y ++=ω对工厂来说，ω越大越好；但对接受者来说，支付的愈少愈好，所以工厂只能在满足≥所有产品的利润前提下，使其总收入尽可能小，才能实现其愿望。

为此，得到如下模型：32112168m in y y y ++=ω⎪⎩⎪⎨⎧=≥≥+≥+3,2,1,0342243121j y y y y y j(2)我们就称(2)为模型(1)的对偶问题。

《运筹学》第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及答案

《运筹学》第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及答案

《运筹学》第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及答案一、填空题1. 在线性规划问题中，若原问题存在最优解，则其对偶问题也一定存在最优解，这是线性规划的基本性质之一，称为______。

答案：对偶性2. 在线性规划问题中，若原问题与对偶问题均存在可行解，则它们均有______。

答案：最优解3. 对于线性规划问题，若原问题约束条件系数矩阵为A，目标函数系数向量为c，则其对偶问题的目标函数系数向量是______。

答案：c的转置（c^T）二、选择题1. 线性规划的原问题与对偶问题之间的关系是：A. 原问题的最优解和对偶问题的最优解相同B. 原问题的最优解是对偶问题的最优解的负数C. 原问题的最优解与对偶问题的最优解互为对偶D. 原问题的最优解和对偶问题的最优解没有关系答案：C2. 在线性规划中，若原问题不可行，则其对应的对偶问题：A. 可行B. 不可行C. 无界D. 无法确定答案：B三、判断题1. 线性规划的原问题和对偶问题具有相同的可行解。

（）答案：错误2. 若线性规划的原问题存在唯一最优解，则其对偶问题也一定存在唯一最优解。

（）答案：正确四、计算题1. 已知线性规划问题：max z = 3x1 + 2x2s.t.x1 + 2x2 ≤ 42x1 + x2 ≤ 5x1, x2 ≥ 0求该问题的对偶问题，并求解原问题和对偶问题的最优解。

答案：对偶问题为：min w = 4y1 + 5y2s.t.y1 + 2y2 ≥ 32y1 + y2 ≥ 2y1, y2 ≥ 0原问题和对偶问题的最优解如下：原问题最优解：x1 = 2, x2 = 1，最大利润z = 8对偶问题最优解：y1 = 2, y2 = 1，最小成本w = 82. 某工厂生产甲、乙两种产品，生产一件甲产品需要2小时的机器时间和3小时的工人劳动时间，生产一件乙产品需要1小时的机器时间和1小时的工人劳动时间。

工厂每周最多能使用12小时的机器时间和9小时的工人劳动时间。

《运筹学》 第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及 答案

《运筹学》 第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题及 答案

第三章线性规划对偶理论与灵敏度分析习题 一、思考题1．对偶问题和对偶变量的经济意义是什么？2．简述对偶单纯形法的计算步骤。

它与单纯形法的异同之处是什么？3．什么是资源的影子价格？它和相应的市场价格之间有什么区别？4．如何根据原问题和对偶问题之间的对应关系，找出两个问题变量之间、解及检 验数之间的关系？5．利用对偶单纯形法计算时，如何判断原问题有最优解或无可行解？6．在线性规划的最优单纯形表中，松弛变量（或剩余变量）0>+k n x ，其经济意 义是什么？7．在线性规划的最优单纯形表中，松弛变量k n x +的检验数0>+kn σ（标准形为求最小值），其经济意义是什么？8．将i j ji bc a ,,的变化直接反映到最优单纯形表中，表中原问题和对偶问题的解 将会出现什么变化？有多少种不同情况？如何去处理？ 二、判断下列说法是否正确1．任何线性规划问题都存在且有唯一的对偶问题。

2．对偶问题的对偶问题一定是原问题。

3．若线性规划的原问题和其对偶问题都有最优解，则最优解一定相等。

4．对于线性规划的原问题和其对偶问题，若其中一个有最优解，另一个也一定 有最优解。

5．若线性规划的原问题有无穷多个最优解时，其对偶问题也有无穷多个最优解。

6．已知在线性规划的对偶问题的最优解中，对偶变量0>*i y ，说明在最优生产计 划中，第i 种资源已经完全用尽。

7．已知在线性规划的对偶问题的最优解中，对偶变量0=*i y ，说明在最优生产计 划中，第i 种资源一定还有剩余。

8．对于i j ji bc a ,,来说，每一个都有有限的变化范围，当其改变超出了这个范围 之后，线性规划的最优解就会发生变化。

9．若某种资源的影子价格为u ，则在其它资源数量不变的情况下，该资源增加k 个单位，相应的目标函数值增加 u k 。

10．应用对偶单纯形法计算时，若单纯形表中某一基变量0<i x ，且i x 所在行的 所有元素都大于或等于零，则其对偶问题具有无界解。

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产品A 产品B 资源限制
劳动力
9
4
360
设备
4
5
200
原材料
3
10
300
单位利润 70
120
OR1
2
对偶模型
设每个工时收费Y1元，设备台时费用Y2 元，原材料附加费Y3元。 出租收入不低于生产收入：
9y1+4y2+3y3 ≥70
4y1+5y2+10y3 ≥120 目标：ω=360y1+200y2+300y3 出租收入越多越好？至少不低于某数
OR1
20
习题课
P109——3.8 1、原问题的最优解：X1=6，X5=10，其余
为零;对偶问题最优解：Y1=2,Y2=0
C1的变化范围：以C1代入末表， C1 ≥1
右端项变化范围： xB= B-1b ≥0
b1 ≥-6，b2≥-10
OR1
21
（参看P96）
例题4： 87.5 ≤ C2 ≤ 233.33；36 ≤ C1 ≤ 96
OR1
11
灵敏度分析
右端项的灵敏度分析：
bi变化到什么程度可以保持最优基不变？用尺度

xB= B-1b ≥0
例题5：
1 -3.12 1.16 360
B-1b= 0 0.4 -0.2 200 ≥0
0 -0.12 0.16 b3
第三章 对偶问题与灵敏度分析
要求： 了解LP对偶问题的实际背景 了解对偶问题的建立规则与基本性质
掌握对偶最优解的计算及其经济解释
掌握LP的灵敏度分析 理解计算机输出的影子价格与灵敏度分 析的内容
OR1
1
3.1 对偶问题
3.1.1 对偶问题的提出
回顾例题1： 现在A、B两产品销路不畅，可以 将所有资源出租或外卖，现在要谈判，我们的价 格底线是什么？
b3的变化范围：227.586 ≤ b3 ≤ 400
OR1
12
其它形式的灵敏度分析
新产品的分析：
在资源结构没有变化的条件下，是否生产这种新 产品，就看它的竞争力如何。
例题6：新增一种C产品，单位利润110元，使用劳动 力6工时，设备5台时，原材料7公斤，问要否调整 产品结构？
先算检验数σj =Cj-CBB-1pj
X OR1 4 ≥5 X4 ≤10 X j≥0 j=1、2、3、4
17
习题课：
P81——2.17
设A产品生产X1单位，B产品生产X2单位， C产品销毁X3单位
maxZ=5X1+10X2+3（2X2-X3）-1X3
2X1+3X2 ≤200
3X1+4X2 ≤240
2X2-X3 ≤10
X1、X2、X3 ≥0
或 H5=0， H1 ≥0， H3 0， H4>0 （3）无界解： H5≥0， H4 0 ， H1 ≥0， H3 0 （4）退化最优解： H1=0 ， H3 0 ， H5 0
（5）非最优解，X1进基，X2出基：
H1 ≥0， H3>0 ， H2>0， 5 < H1
H2 7
OR1
15
习题课：
P79——2.11 1、对 2、错，可能有最优解 3、对 4、对 5、错 6、错 7、错在“可行” 8、对 9、错
+y3=1
y1 ≥ 0y2 ≤ 0y3 无约束
OR1
8
3.1.3对偶问题的基本性质
对称性：对偶问题的对偶问题是原问题
弱对偶性：极大化原问题的任一可行解的目标 函数值，不大于其对偶问题任意可行解的目标 函数值 (鞍型图)
无界性：原问题无界，对偶问题无可行解
对偶定理：若一个问题有最优解，则另一问题 也有最优解，且目标函数值相等。若原问题最 优基为B，则其对偶问题最优解Y*=CBB-1
OR1
4
3.1.2对偶规则
原问题一般模型： maxZ=CX
AX ≤b
X ≥0
对偶问题一般模型： min ω=Yb YA ≥C Y ≥0
OR1
5
对偶规则
原问题有m个约束条件，对偶问题有m个变量 原问题有n个变量，对偶问题有n个约束条件 原问题的价值系数对应对偶问题的右端项 原问题的右端项对应对偶问题的价值系数 原问题的技术系数矩阵转置后为对偶问题系数
OR1
3
原问题与对偶问题之比较
原问题：
maxZ=70X1+120X2
对偶问题：
minω=360y1+200y2+300y3
9X1+4X2≤360 4X1+5X2 ≤200 (3.1) 3X1+10X2 ≤300 X1≥0 X2≥0
9y1+4y2+3y3 ≥70 4y1+5y2+10y3 ≥120 (3.2) y1 ≥0, y2 ≥0, y3 ≥0
OR1
16
习题课：
P81——2.16
设白天电视广告X1个，黄金时间电视广告X2个， 广播广告X3个，杂志广告X4个
maxZ=40X1+90X2+50X3+2X4
8X1+15X2+6X3+3X4 ≤16
30X1+40X2+20X3+X4 ≥200
8X1+15X2 ≤10
X1 ≥3 X2 ≥2
X3 ≥5 X3 ≤10
OR1
18
习题课：
P107——3.2 1、对，根据若对偶性 2、对，同上 3、对，同上 4、对，因为影子价格是每增加一个单位
的某种资源，对目标函数的贡献程度
5、对，根据强对偶定理
OR1
19
习题课
P107——3.5 注：目标函数为最大化 1、这是线性规划的逆运算 对偶问题最优解 ： Y1=4、Y2=2、Y3=0、Y4=4、Y5=0
影子价格所含有的信息： 1、资源紧缺状况
2、确定资源转让基价
参见：P40
3、取得紧缺资源的代价
OR1
10
3.2灵敏度分析
为什么进行灵敏度分析？ 灵敏度分析的两把尺子：
σj =Cj-CBB-1pj≤ 0； xB= B-1b ≥0 3.2.1 价值系数的灵敏度分析
Cj变化到什么程度可以保持最优基不变？用
OR1
9
3.1.4对偶最优解的经济解 释—影子价格
Z= ω=CX=Yb Z/ b=(Yb)’=Y
Z=Yb= ∑yibi的意义：Y是检验数的反数。在Y确定的前 提下，每增加一个单位的i种资源，对目标函数的贡献。
结合例题1讲解影子价格：y1=0:第一种资源过剩
y2=13.6：设备台时最紧张，每增加一个台时， 利润增加 13.6元。y3=5.2…
矩阵 原问题的约束条件与对偶问题方向相反 原问题与对偶问题优化方向相反
OR1
6
对偶规则
.
原问题
对偶问题
目标函数 max min 目标函数
约束条件 ≤ ≥
变量
≥≤
=
无约束
≥≥
变量符号 ≤
≤
约束条件
无约束 =
OR1
7
对偶规则简捷记法
原问题标准则对偶问题标准
原问题不标准则对偶问题不标准
例题2
max ω=7y1+4y2-2y3
σ6=C6-YP6=110-（0，13.6，5.2）（6，5，7）T = 110-104.4=5.6 大于零，有利可图，将P6左乘B-1， 加入到末表之中，继续迭代，直到求得最优解。
OR1
13
3.3用计算机进行灵敏度分析
例题7 参见P102
OR1
14
习题课：
P78——2.10
（1）唯一最优解：H3 ≤ 0 ，H5≤ 0 ， H1 ≥0 （2）无穷多最优解： H3=0， H1 ≥0， H5 0 ， H2>0
minZ=3x1+2x2-6x3+x5
2y1+ y2- y3 ≤3
2x1+x2-4x3+x4+3x5 ≥7
y1 +3y3 ≤2
x1+ 2x3 -x4 ≤ 4
-4y1+ 2y2 ≤-6
-x1+3x2 -x4+ x5 =-2
y1 -y2 -y3 ≥ 0
x1，x2，x3 ≥0; x4 ≤ 0;x5无限制
3y1