线性规划的对偶问题
线性规划对偶问题

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。
第一节 线性规划的对偶问题

2.非对称形式的对偶规划 2.非对称形式的对偶规划
一般称不具有对称形式的一对线性规划为非 对称形式的对偶规划。对于非对称形式的规划, 对称形式的对偶规划。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。 可以按照下面的对应关系直接给出其对偶规划。 (1)将模型统一为 max, 将模型统一为“ min, (1)将模型统一为“max,≤”或“min,≥” 的 形式,对于其中的等式约束按下面( )、(3 形式,对于其中的等式约束按下面(2)、(3) 中的方法处理; 中的方法处理; (2)若原规划的某个约束条件为等式约束 若原规划的某个约束条件为等式约束, (2)若原规划的某个约束条件为等式约束,则在对 偶规划中与此约束对应的那个变量取值没有非负 限制; 限制; (3)若原规划的某个变量的值没有非负限 (3)若原规划的某个变量的值没有非负限 制,则 在对偶问题中与此变量对应的那个约束为等式。 在对偶问题中与此变量对应的那个约束为等式。
12
影子价格反映了不同的局部或个体的增量可以获 得不同的整体经济效益。如果为了扩大生产能力, 得不同的整体经济效益。如果为了扩大生产能力, 考虑增加设备,就应该从影子价格高的设备入手。 考虑增加设备,就应该从影子价格高的设备入手。 这样可以用较少的局部努力, 这样可以用较少的局部努力,获得较大的整体效 益。 需要指出,影子价格不是固定不变的, 需要指出,影子价格不是固定不变的,当约束条 产品利润等发生变化时, 件、产品利润等发生变化时,有可能使影子价格 发生变化。 发生变化。 影子价格的经济含义是指资源在一定范围内增加 时的情况,当某种资源的增加超过了这个“ 时的情况,当某种资源的增加超过了这个“一定 的范围” 的范围”时,总利润的增加量则不是按照影子价 格给出的数值线性地增加。 格给出的数值线性地增加。
线性规划的对偶问题

(二)非对称型对偶问题
max z c1x1 c2x2 c3x3 c3x3 s.t. a11x1 a12 x2 a13x3 a13x3 b1
a21x1 a22 x2 a23x3 a23x3 b2 a2a1x21x1 a2a2 x222x2 a2a3x233x3 a2a3x233x3 b2b2 a31x1 a32x2 a33x3 a33x3 b3
min w b1y1 b2 y2 b3 y3 s.t. a11 y1 a21 y2 a31 y3 c1
a12 y1 a22 y2 a32 y3 c2
a13 y1 a23 y2 a33 y3 c3 y1 0,y2无约束,y3 0
第11页
(二)非对称型对偶问题
对偶问题(原问题)
目标函数 min
约束条件右端常数
目标函数的系数
3个
≥0
变
≤0
量
无符号限制
23个
约
≥
束
≤
条 件
=
第13页
二、原问题与对偶问题的对应关系
原问题(对偶问题)
目标函数 max
目标函数的系数
约束条件右端常数
约 m个
束≤
条 件
≥
=
n个
变
≥0
量
≤0
无符号限制
对偶问题(原问题)
目标函数 min
约束条件右端常数
第8页
(二)非对称型对偶问题
max z = c1x1 + c2x2 + c3x3 s.t. a11x1 + a12x2 + a13x3 ≤ b1
a21x1 + a22x2 + a23x3 = b2 a31x1 + a32x2 + a33x3 ≥ b3 x1≥0, x2≤0, x3无约束 分析:化为对称形式。令 x2 x2,x3 x3 x3 (x3 0, x3 0)
运筹学04-线性规划的对偶问题

生产计划问题
总结词
生产计划问题是线性规划对偶问题的另一个重要应用,主要研究如何安排生产 计划,以满足市场需求并实现利润最大化。
详细描述
在生产过程中,企业需要合理安排生产计划,以最小化生产成本并最大化利润。 通过线性规划对偶问题,可以确定最优的生产计划,使得生产过程中的资源得 到充分利用,同时满足市场需求。
对偶理论的发展趋势与未来研究方向
1 2 3
混合整数对偶
随着混合整数规划问题的日益增多,对偶理论在 处理这类问题中的研究将更加深入。
大数据优化
随着大数据技术的不断发展,如何利用对偶理论 进行大规模优化问题的求解将成为一个重要研究 方向。
人工智能与优化
人工智能和机器学习方法为优化问题提供了新的 思路,与对偶理论的结合将有助于开发更高效的 算法。
THANKS
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线性规划问题的数学模型
目标函数
通常是一个线性函数,表示要优化的目标。
约束条件
通常是一组线性等式或不等式,表示决策变 量所受到的限制。
可行解集合
满足所有约束条件的解的集合,称为可行解 集合。
02
对偶问题概念
对偶问题的定义
线性规划的对偶问题是通过将原问题 的约束条件和目标函数进行转换,形 成与原问题等价的新问题。
对偶理论与实际问题的结合
01
02
03
供应链管理
在供应链优化问题中,对 偶理论可以用于协调供应 商和零售商之间的利益, 实现整体最优。
金融风险管理
在金融领域,对偶理论可 以用于评估和管理投资组 合的风险,提高投资效益。
交通调度
在交通调度问题中,对偶 理论可以用于优化车辆路 径和调度计划,提高运输 效率。
线性规划的对偶理论2-对偶问题的性质

含多个决策变量的线性规 划问题及其对偶问题的求 解
含不等式约束的线性规划 问题及其对偶问题的求解
经典案例分析:运输问题、生产计划等
通过对偶理论实现资源的最优分 配
对偶理论在生产计划优化中的应 用
如何通过对偶理论求解最小成本 运输问题
运输问题
资源分配问题 生产计划问题
实际应用案例分享
供应链管理
椭球法
通过构造一个包含原问题可行域的椭球,将原问题转化为 一个椭球约束的优化问题,然后利用椭球算法进行求解。
割平面法
通过在原问题的约束条件中不断添加割平面,将原问题转 化为一个更容易求解的问题,然后利用相关算法进行求解。
Part
04
对偶理论在经济学中应用
影子价格概念及计算
影子价格定义
影子价格反映资源在最优配置下 的边际价值,即资源每增加一单
选择一个满足所有约束条 件的初始内点。
迭代过程
通过不断迭代,沿着目标函数 的负梯度方向进行搜索,直到 达到最优解或满足停止准则。
求解最优解
当迭代过程结束时,从最 终迭代点中读取最优解。
其他方法简介
外点法
通过构造一个包含原问题可行域的外点,将原问题转化为 一个无约束优化问题,然后利用无约束优化方法进行求解。
简化问题求解从而降低了 计算复杂度和难度。
揭示问题内在联系
对偶理论揭示了原问题与其对偶问题之间的内在联系,有助于发现 问题的隐藏性质和潜在优化方向。
未来发展趋势预测及挑战分析
拓展应用领域
随着对偶理论的不断完善和发展, 其应用领域将进一步拓展,包括机 器学习、大数据分析等前沿领域。
强对偶性
强对偶性定义
01
存在一组可行解,使得原问题的目标函数值等于其对偶问题的
第三章线性规划的对偶定理

特点:
1. max min 2.限定向量b 价值向量C
其它形式 的对偶
?
(资源向量)
3.一个约束 一个变量。
4. max z的LP约束“ ” min z 的
LP是“ ”的约束。
5.变量都是非负限制。
二、原问题与对偶问题的数学模型
❖ 1.对称形式的对偶
当原问题对偶问题只含有不等式约束
时,称为对称形式的对偶。
根据对称形式的对偶模型,可直接 写出上述问题的对偶问题:
b max w (Y 1,Y 2 ) -b
(Y
1,Y
2
)
A A
C
Y1 0 ,Y2 0
max w (Y 1 Y 2 ) b
(Y
1
Y
2
)
A
C
Y 1 0, Y 2 0
令 Y Y,1 Y得2对偶问题为:
max w Yb
❖ (3)若原问题可行,但其目标函数值无 界,则对偶问题无可行解。
❖ (4)若对偶问题可行,但其目标函数值 无界,则原问题无可行解。
❖ (5)若原问题有可行解而其对偶问题无 可行解,则原问题目标函数值无界。
❖ (6)对偶问题有可行解而其原问题无可 行解,则对偶问题的目标函数值无界。
CX Yb
原问题
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
x 设 Ⅰ产量––––– 1
x Ⅱ产量––––– 2
如何安排生产, 使获利最多?
max z 2 x1 x2
s.t.
5x2 15
6 x1 2 x2 24
运筹学线性规划的对偶问题

例5 已知线性规划问题 minω = 2x1 + 3x2 + 5x3 + 2x4 + 3x5 x1 + x2 + 2x3 + x4 + 3x5 ≥ 4 2x1 - x2 + 3x3 + x4 + x5 ≥ 3 xj ≥ 0,j = 1,2,3,4,5
已知其对偶问题的最优解为y1* = 4/5, y2* = 3/5;z = 5。试用对偶理论找 出原问题的最优解.
试用对偶理论证明上述线性规划问题无最优解。
证: 首先看到该问题存在可行解,例如X = (0,0,0) 而上述问题的对偶问题为
minω = 2y1 + y2 -y1 - 2y2 ≥ 1 y1 + y2 ≥ 1 y1 - y2 ≥ 0 y1 ,y2 ≥ 0
由第一约束条件可知对偶问题无可行解,因而无最优解。由此 原问题也无最优解。
0 0
无约束
m个
约束条件
=
约束条件右端项 目标函数变量的系数
对偶问题(或原问题) 目标函数 min
n个
约束条件
=
m个
0 0
变量
无约束
目标函数变量的系数
约束条件右端项
原问题中的价值向量与对偶问题中的资源向量对换(上下对换) 原问题: X在C和A的右边;
xj yi
y1 y2 ┇ ym
对偶关系 maxZ
x1 x2 ┅ xn
a11 a12 ┅ a1n a21 a22 ┅ a2n ┇┇ ┇ am1 am2 ┅ amn ≥≥┅≥ c1 c2 ┅ cm
原关 minω 系
≤
运筹学:第1章 线性规划 第3节 对偶问题与灵敏度分析

s.t.
4x1 3x1
5x2 200 10x2 300
x1, x2 0
9x1 4x2 360
s.t.
34xx11
5x2 10 x
200 2 300
3x1 10x2 300
x1, x2 0
则D为
min z 360y1 200y2 300y3 300y4
9 y1 4 y2 3y3 3y4 7 s.t.4 y1 5y2 10 y3 10 y4 12
amn xn bm ym xn 0
机会成本 a1 j y1 a2 j y2 aij yi amj ym
表示减少一件产品所节省的可以增加的利润
(3)对偶松弛变量的经济解释——产品的差额成本
机会成本
利润
min w b1 y1 b2 y2 bm ym
a11 y1
st
a12
y1
a1n y1
max z CX
(P)
AX b
s
.t
.
X
0
(D)
min w Yb
s.t.
YA C Y 0
• (2)然后按照(D)、(P)式写出其对偶
例:写出下面线性规划的对偶规划模型:
max z 2x1 3x2
min w 3 y1 5y2 1y3
x1 2x2 3 y1 0
s.t.
2xx11
例如,在前面的练习中已知
max z 2.5x1 x2 的终表为
3x1 5x2 15 s.t.5x1 2x2 10
x1, x2 0
0 x3 9 2.5 x1 2
0 19 1 - 3
5
5
1
2
0
1
5
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线性规划的对偶问题 Last revised by LE LE in 2021
第二章线性规划的对偶问题
习题
写出下列线性规划问题的对偶问题
(1) max z =10x
1+ x
2
+2x
3
(2) max z =2x
1
+ x
2
+3x
3
+ x
4
st. x
1+ x
2
+2 x
3
≤10 st. x
1
+ x
2
+ x
3
+ x
4
≤5
4x
1+ x
2
+ x
3
≤20 2x
1
- x
2
+3x
3
=-4
x j ≥0 (j=1,2,3) x
1
- x
3
+ x
4
≥1
x
1
,x
3
≥0,x
2
,x
4
无约束
(3) min z =3x
1+2 x
2
-3x
3
+4x
4
(4) min z =-5 x
1
-6x
2
-7x
3
st. x
1-2x
2
+3x
3
+4x
4
≤3 st. -x
1
+5x
2
-3x
3
≥15
x
2
+3x
3
+4x
4
≥-5 -5x
1
-6x
2
+10x
3
≤20
2x
1-3x
2
-7x
3
-4x
4
=2
=
x
1
- x
2
- x
3
=-5
x 1≥0,x
4
≤0,x
2,
,x
3
无约束 x
1
≤0, x
2
≥0,x
3
无约束
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);
(4)模型中全部x1用3
1
'x代换。
已知线性规划问题min z=8x1+6x2+3x3+6x4
st. x
1+2x
2
+ x
4
≥3
3x
1+ x
2
+ x
3
+ x
4
≥6
x
3
+ x
4
=2
x 1
+ x
3
≥2
x
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。
已知线性规划问题min z=2x1+x2+5x3+6x4 对偶变量
st. 2x
1 +x
3
+ x
4
≤8 y
1
2x
1+2x
2
+x
3
+2x
4
≤12 y
2
x
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。
考虑线性规划问题max z=2x1+4x2+3x3
st. 3x
1+4 x
2
+2x
3
≤60
2x
1+ x
2
+2x
3
≤40
x 1+3x
2
+2x
3
≤80
x
j
≥0 (j=1,2,3)(1)写出其对偶问题
(2)用单纯形法求解原问题,列出每步迭代计算得到的原问题的解与互补的对偶问题的解;
(3)用对偶单纯形法求解其对偶问题,并列出每步迭代计算得到的对偶问题解及与其互补的对偶问题的解;
(4)比较(2)和(3)计算结果。
已知线性规划问题 max z =10x 1+5x 2
st. 3x 1+4x 2≤9
5x 1+2x 2≤8
x j ≥0(j =1,2)
(1)目标函数系数c 1或c 2分别在什么范围内变动,上述最优解不变; (2)约束条件右端项b 1,b 2,当一个保持不变时,另一个在什么范围内变化,上述最优基保持不变;
(3)问题的目标函数变为max z =12x 1+4x 2时上述最优解的变化;
(4)约束条件右端项由⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛89变为⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛1911时上述最优解的变化。
线性规划问题如下: max z =—5x 1+5x 2+13x 3
st. —x 1+x 2+3x 3≤20 ①
12x 1+4x 2+10x 3≤90 ②
x j ≥0 (j =1,2,3)
先用单纯形法求解,然后分析下列各种条件下,最优解分别有什么变化 (1) 约束条件①的右端常数由20变为30; (2) 约束条件②的右端常数由90变为70; (3) 目标函数中x 3的系数由13变为8;
(4) x 1的系数列向量由(—1,12)T 变为(0,5)T ; (5) 增加一个约束条件③:2x 1+3x 2+5x 3≤50;
(6) 将原约束条件②改变为:10x 1+5x 2+10x 3≤100。
用单纯形法求解某线性规划问题得到最终单纯形表如下:
(1)给出a ,b ,c ,d ,e ,f ,g 的值或表达式; (2)指出原问题是求目标函数的最大值还是最小值;
(3)用a+a ,b+b 分别代替a 和b ,仍然保持上表是最优单纯形表,求a ,b 满足的范围。
某文教用品厂用原材料白坯纸生产原稿纸、日记本和练习本三种产品。
该厂现有工人100人,每月白坯纸供应量为30000千克。
已知工人的劳动生产率为:每人每月可生产原稿纸30捆,或日记本30打,或练习本30箱。
已知原材
料消耗为:每捆原稿纸用白坯纸310千克,每打日记本用白坯纸3
40
千克,每箱
练习本用白坯纸3
80
千克。
又知每生产一捆原稿纸可获利2元,生产一打日记本
获利3元,生产一箱练习本获利1元。
试确定:
(1)现有生产条件下获利最大的方案;
(2)如白坯纸的供应数量不变,当工人数不足时可招收临时工,临时工工资支出为每人每月40元,则该厂要不要招收临时工如要的话,招多少临时工最合适
某厂生产甲、乙两种产品,需要A 、B 两种原料,生产消耗等参数如下表
(2)原料A 、B 的影子价格各为多少。
(3)现有新产品丙,每件消耗3千克原料A 和4千克原料B ,问该产品的销售价格至少为多少时才值得投产。
(4)工厂可在市场上买到原料A 。
工厂是否应该购买该原料以扩大生产在保持原问题最优基的不变的情况下,最多应购入多少可增加多少利润
某厂生产A 、B 两种产品需要同种原料,所需原料、工时和利润等参数如下表:
(1) (2) 如果原料和工时的限制分别为300公斤和900小时,又如何安排生产 (3) 如果生产中除原料和工时外,尚考虑水的用量,设两A ,B 产品的单位产
品分别需要水4吨和2吨,水的总用量限制在400吨以内,又应如何安排生产
复习思考题
试从经济上解释对偶问题及对偶变量的含义。
根据原问题同对偶问题之间的对应关系,分别找出两个问题变量之间、解以及检验数之间的对应关系。
什么是资源的影子价格,同相应的市场价格之间有何区别,以及研究影子价格的意义。
试述对偶单纯形法的计算步骤,它的优点及应用上的局限性。
将a ij ,b ,c 的变化分别直接反映到最终单纯形表中,表中原问题和对偶问题的解各自将会出现什么变化,有多少种不同情况以及如何去处理。
判断下列说法是否正确
(a)任何线性规划问题存在并具有唯一的对偶问题; (b)对偶问题的对偶问题一定是原问题;
(c)根据对偶问题的性质,当原问题为无界解时,其对偶问题无可行解,反之,当对偶问题无可行解时,其原问题具有无界解;
(d)若某种资源的影子价格等于k ,在其它条件不变的情况下,当该种资源增加5个单位时,相应的目标函数值将增大5k ;
(e)应用对偶单纯形法计算时,若单纯形表中某一基变量x i <0,又x i 所在行的元素全部大于或等于零,则可以判断其对偶问题具有无界解; (f)若线性规划问题中的bi ,c,值同时发生变化,反映到最终单纯形表
中,不会出现原问题与对偶问题均为非可行解的情况;
(g)在线性规划问题的最优解中,如某一变量x
j
为非基变量,则在原来问
题中,无论改变它在目标函数中的系数c
j 或在各约束中的相应系数a
ij
,
反映到最终单纯形表中,除该列数字有变化外,将不会引起其它列数字的变化。