---第二章_对偶理论与灵敏度分析
对偶理论和灵敏度分析

可编辑ppt 23
福州大学公共管理学院
计算非基变量的检验数,确定换入变 量。
N1 CN1 CB1B11N1 ( 注意:N1 P1,P5 )
2,
0
(
0,0,3
1 )0
0 1
1/ 21 0 0 4 0
0 0 1/ 4 0 1
2, 3 / 4 对应 x1,x5
换入变量
a( 2) 23
a( 2) m3
a( 2) 2m
a( 2)
mm
可编辑ppt 13
福州大学公共管理学院
重复以上的步骤,直到获得
1
EmE2E1A
1
A1
1
可编辑ppt 14
福州大学公共管理学院
• 求单形法求解线性规划问题:
maxz 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
可编辑ppt
24
福州大学公共管理学院
(3) 确定换出变量
计算:
表示选择>0的元素
min
B11b B11P1
i i
B11P1 0
m
in
2 1
,16,3 4 0
2
对应x 1
可编辑ppt 25
福州大学公共管理学院
B 2 P1 , P4 , P2
主元素
1
1
1 0 0
P1 4
B3 P1 ,P5 ,P2 ;
换入变量x5 的系数向量是
1 0 1 / 2 0 1 / 2
B21P5
4
1
2 0 2 主元素
0 0 1 / 4 1 1 / 4
可编辑ppt 32
福州大学公共管理学院
计算B逆矩阵
《运筹学》胡运权 第4版 第二章 线性规划的对偶理论及灵敏度分析

b2 bm
x1, x2 , , xn 0
对 称 形 式 的
的 定 义
m W ib 1 n y 1 b 2 y 2 b m y m 对
s.t.
a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
am1 y1 c1
am2 y2 amn ym
c2 cn
偶 问 题
y1, y2 , , ym 0
a23 x3 a33 x3
b2 b3
x1 0, x2 0, x3无 约 束
(2.4a) (2.4b) (2.4c) (2.4d)
先转换成对称形式,如下:
的 的一个变量,其每个变量对应于对偶问题 的一个约束。
定
义
m Z a c 1 x 1 x c 2 x 2 c n x n 一
对 偶
a11x1 a12x2 a1n xn (,)b1
a2
1x1
a22x2
a2n xn
(, )b2
般 线 性
问 题 的 定 义
am1x1 am2 x2 amnxn (,)bm xj 0( 0,或符号不限) j 1 ~ n
问题。
对
对偶问题是对原问题从另一角度进
偶
行的描述,其最优解与原问题的最 优解有着密切的联系,在求得一个
原
线性规划最优解的同时也就得到对 偶线性规划的最优解,反之亦然。
理
对偶理论就是研究线性规划及其对 偶问题的理论,是线性规划理论的
重要内容之一。
问 题 的 导 出
例2-1
我们引用第一章中美佳公司的例子,如表1
的
x1, x2, , xn 0
对
m W ib 1 n y 1 b 2 y 2 b m y m
运筹学第2章对偶理论和灵敏度分析-第4节

1 y1 2 y2 3 y3
x1 0, x2,x3 0, x4无约束
则由表2-4中原问题和对偶问题的对应关系, 可以直接写出上述问题的对偶问题,
max z ' 5 y 1 4 y 2 6 y 3
y1 2 y2
2
y1 3 y1
2 y2
综合上述,线性规划的原问题与对偶问题 的关系,
其变换形式归纳为表2-4中所示的对应关系。
原问题
目标函数 max z
n个
变 0
量
0
无约束
约 m 个
束
0
条
0
件
约束条件右端项
目标函数变量的系数
对偶问题
目标函数 min
n个 约
束
证:由性质(2)可知,
YbCX ,是不可能成立。
例:
LP:
DP:
maxzx1 x2
mi n4y1 2y2
2xx11xx22
4 2
2yy11yy22
1 1
x1,x2 0
y1,y2 0
从两图对比可明显看到原问题无界, 其对偶问题无可行解
j1
x
j
0,
j
1 ,2 ,
,n
第一步:先将等式约束条件分解 为两个不等式约束条件。
n
maxz cj xj j1
n
aijxj bi j 1,2,,m 213
j1
n
ai j x j
bi ,
i
运筹学对偶理论与灵敏度分析

(6)(互补松驰性)
若X*、Y*分别是原问题和对偶问题的可行解,则X*、Y*是最优解的充要条件是: Y*XS=0,YSX*=0 (其中XS,YS分别是原问题和对偶问题的松驰变量向量)。
证明:设原问题和对偶问题的标准型是 原问题
对偶问题
max Z CX
s.t.
AX X, Xs
Xs 0
b
CX (0) Y (0)b CX
所以 X是(0最) 优解。
15
(5)(强对偶定理) 若互为对偶问 题之一有最优解,则另一问题必有最优解,且它们的 目标函数X值* 是相原等问题。的最优解,对应基阵B必存在
C CB B1A 0
即得到 Y *A, C其中
Y * CB B 1
若 Y * 是对偶问题的可行解,它使
3x5 2 x4 2x5
3
解:对偶问题为
maxW 2 y1 3y2
x2 3x5 2
x1
x2
2x5
3
化简为
x1 1 x5
x2
2
3x5
y2 3
(1)
y1 y2 4
( 2)
5
y1 y1
y2 2 y2 5
( 3) ( 4)
3y1 2 y2 9
( 5)
y1, y2 0
n
max z c j x j j 1
s.t.
n
aij x j bi ,
j1
i 1, 2,
,m
x
j
0,
j 1, 2, , n
特点:对偶变量符号不限
对偶问题:
m
minW bi yi i 1
s.t.
m
aij yi c j ,
i1
对偶理论与灵敏度分析课件

航空航天领域
飞机和航天器的设计过程中需要 对气动性能、结构性能等进行灵
敏度分析,以优化设计方案。
机械工程领域
在机械设计中,需要对机构性能 、动力学特性等进行灵敏度分析 ,以提高机械设备的性能和稳定
性。
环境工程领域
在环境治理和生态保护方面,需 要对污染物扩散、水体自净等进 行灵敏度分析,以制定有效的环
详细描述
在机器学习中,我们通常会使用各种模型来预测未知数据。对偶理论和灵敏度分析可以 帮助我们理解这些模型的预测能力和泛化性能。例如,通过对偶理论,我们可以将一个 复杂的模型转化为一个更简单的模型,从而更容易理解和使用。同时,灵敏度分析可以
用来研究模型参数变化对预测结果的影响,从而更好地调整模型参数。
详细描述
在优化问题中,对偶理论可以将原问题转化为一个等价的优 化问题,有时这个新问题可能更容易求解。同时,灵敏度分 析可以用来研究原问题的参数变化对最优解的影响,从而更 好地理解问题的性质和最优解的稳定性。
金融问题中的对偶与灵敏度分析
总结词
在金融领域,对偶理论和灵敏度分析可 以用于风险评估、投资组合优化等问题 。
对偶理论的应用场景
资源分配问题
对偶理论可以应用于资源分配问 题,通过求解对偶问题来获得最
优解。
运输问题
对偶理论可以应用于运输问题,通 过求解对偶问题来获得最优解。
投资组合优化
对偶理论可以应用于投资组合优化 问题,通过求解对偶问题来获得最 优解。
02
灵敏度分析简介
灵敏度分析的定义
01
灵敏度分析是指对系统参数变化 引起系统性能变化的程度进行分 析,旨在了解系统对参数变化的 敏感程度。2
灵敏度分析算法的改进
运筹学第二章第6讲

例题4:写出以下模型的对偶问题
max z = 3 x1 − 2 x2 − 5 x3 + 7 x4 + 8 x5 x2 − x3 + 3 x4 − 4 x5 = −6 2 x1 + 3 x2 − 3 x3 − x4 ≥ 2 − x1 + 2 x3 − 2 x4 ≤ −5 s.t. − 2 ≤ x1 ≤ 10 5 ≤ ≤ 25 x2 , ≥ 0, 为自由变量 x5 x3 x4
OR1
对偶问题(或原问题) 对偶问题(或原问题) 目标函数 MinW
约束条件数: 约束条件数:n 第i个约束条件类型为“≥” 个约束条件类型为“ ” 个约束条件类型为 个约束条件类型为“ ” 第i个约束条件类型为“≤” 个约束条件类型为 个约束条件类型为“ 第i个约束条件类型为“=” 个约束条件类型为 对偶变量数: 个 对偶变量数:m个 第i个变量 个变量≥0 个变量 个变量≤0 第i个变量 个变量 第i个变量是自由变量 个变量是自由变量
OR1
15
2 弱对偶性:极大化原问题的任一可行解的目标 弱对偶性: 函数值不大于其对偶问题任意可行解的目标函数 值。即: C X≤ Yb
证明:设原问题为maxZ=CX, AX ≤b ,X ≥0. ≥0. 证明: 原问题为maxZ=CX,
为原问题的可行解, ≤b, X 为原问题的可行解,有AX ≤b,
二.对偶线性规划的定义 对偶线性规划的定义
max Z = CX ( LP ) AX ≤ b S .T . X ≥ 0
称线性规划(DLP)为线性规划 为线性规划(LP)的对偶线性规划 称线性规划 为线性规划 的对偶线性规划
minω = yb ( DLP ) yA ≥ C S .T . y ≥ 0
对偶问题
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。
线性规划的对偶理论与灵敏度分析习题
线性规划的对偶理论与灵敏度分析习题1第二章 线性规划的对偶理论与灵敏度分析习题1. 写出下列线性规划问题的对偶问题。
(1)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=++≤++≥++++=无约束321321321321321,0,534332243422min x x x x x x x x x x x x x x x z (2)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≥≤++≥-+-=++++=0,0,837435522365max 321321321321321x x x x x x x x x x x x x x x z 无约束(3)⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧==≥=====∑∑∑∑====),,1;,,1(0),,1(),,1(min 1111n j m i x n j b x m i a x x c z ij mi j ij nj i ij m i ijnj ij2(4)⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=≥++==<=<=∑∑∑===),,,,1(0),,2,1(),,1(min 1211111n n j x m m m i b x a m m i b x a x c z j nj i j ij nj i j ij nj jj 无约束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;(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;( 3)在互为对偶的一对原问题与对偶问题中,不管原问题是求极大或极小,原问题可行解的目标函数值一定不超过其对偶问题可行解的目标函数值;(4)任何线性规划问题具有唯一的对偶问题。
3. 已知某求极大化线性规划问题用单纯形法求解时的初始单纯形表及最终单纯形表如下表所示,求表中各括弧内未知数的值。
3 2 2 0 0 03C B 基 B x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 60 x 4 (b) 11 1 1 0 02 x 5 15 (a) 1 2 0 1 0 1 x 6 202 (c )1 0 01jj z c -0 2 0 0 00 x 4 5/4 0 0(d ) (l ) -1/4 -1/4 3 x 125/410 (e ) 0 3/4 (i ) 2 x 2 5/2 01 (f ) 0 (h ) 1/2 jj z c --1(k) (g)-5/4(j)4. 给出线性规划问题⎪⎩⎪⎨⎧=≥-≤+-+-≥++++++=)4,,1(0322326532min 432143214321 j x x x x x x x x x x x x x z j(1)写出其对偶问题;(2)用图解法求解对偶4问题;(3)利用(2)的结果及根据对偶问题性质写出原问题最优解。
运筹学-02对偶理论与灵敏度分析
Yao Yuan School of Business Administration
Operations Research
原问题和对偶问题的对应关系
原问题(对偶问题) 对偶问题(原问题) 约束系数矩阵的转置 目标函数中的价值系数向量 约束系数矩阵 约束条件的右端向量
A b C
min W Y T b A Y C s.t. Y 0
T T
X n1,Ym1 C1n,Amn,bm1
对偶问题 约束系数矩阵的转置 目标函数中的价值系数向量 约束条件的右端向量 Min W=YTb ATY≥CT
Yao Yuan School of Business Administration
目标函数
目标函数中的价值系数向量
max Z c j x j
j 1 n
约束条件的右端向量
min W bi y i
有n个 ( j 1,..., n) m a y c 约 ij i j i 1 束 m aij y i c j 条 i 1 件 m a ij y i c j i 1
0 6 1 2
5 2 1 1
15 24 5
max Z 2 x1 x2 5 x2 15 6 x 2 x 24 1 2 s.t. x1 x2 5 x1 , x2 0
min W 15 y1 24 y 2 5 y 3 6 y 2 y3 2 s.t.5 y1 2 y 2 y 3 1 y ,y ,y 0 1 2 3
page 3 Sep.2009
min W 24 y1 26 y 2 2 y1 3 y 2 4 s.t.3 y1 2 y 2 3 y ,y 0 1 2
运筹学第二章灵敏度分析
CB
-3 -5 -Z’
xB x1 X2
2.4 对偶解的经济解释
一、对偶线性规划 的解: P55
Cj xB x3 x1 x2 z b 7/2 7/2 3/2 x1 1 0 0 y4 Cj yB b y1 15/2 0 原问题变量 x2 0 0 1 0 y5 对偶问题变量 y2 y3 x3 1 0 0 0 y1 原问题变量 x4 5/4 1/4 -1/4 1/4 y2 x5 -15/2 -1/2 3/2 1/2 y3
T.G.Koopman(库普曼)和 L.V.Kamtorovich(康脱罗维奇)
二人因此而共同分享了1975年的第7届诺贝尔经 济学奖。
2.5 灵敏度分析
一、灵敏度分析的含义 是指系统或事物因周围条件变化显示出来的敏感性程度的分析。 对于线性规划问题的灵敏度分析是指参数A,b,C变化引起的 对原问题解的变化的分析。 其中:A为技术参数矩阵,b为资源向量,C为价值向量 可以用参数变化后的问题重新用单纯形法求解? 没必要,意义不大,有些问题看不出来。 把相应的变化反映到最终单纯形表中,再根据情况用相应的方 法求解。
Z 50 x1 30 x2
2.1 线性规划的对偶问题与对偶理论
假设现有乙公司准备租借用(购买)该木器厂的木工和 油漆工两种劳力的劳务,需要考虑这两种劳务以什么 样的价格租入最合算?而同时甲公司要以什么条件才 会租让?甲公司肯定会以自己利用两种劳力的劳务组 织生产所获得的利润最大为条件,设每个木工的租用 价格为y1,每个油漆工的租用价格为y2,则乙公司愿 意租用的出资为:
0 变量 0 无限制
型 约束 型 型
0 变量 0 无限制
型 约束 型 型
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
I 原材料 工时 利润(元) 利润 元 2 5 4
II 3 2 3
资源总量 24 26
解: 1) 设y1--出售单位原材料的价格 y2-----出租设备单位工时的租金。 ----2)目标函数: 工厂的总收入: W=24y1+26y2----租赁方需要付出的成本 Min W=24y1+26y2 2 y + 5 y ≥ 4 3)约束条件: 1 2
11
表2.14
CB 0 0 XB x4 x5 b 12 20 0
5 x1 1 1 5 5 XB b 4 8 -84 x1 1 0 0
8 x2 1 2 8 8 x2 0 1 0
6 x3 1 2 6 6 x3 0 1 -2
0 x4 1 0 0 0 x4 2 -1 -2
0 x5 0 1 0 0 x5 -1 1 -3
B −1b ≥ 0 C − CB B−1 A ≤ 0
单纯形法 的前提下, 在保证 B b ≥ 0 的前提下,使C − CB B −1 A ≥ 0 迭代到 C − C B B −1 A ≤ 0 对偶单纯形法:根据对偶问题的对称性 保持对偶可行下, 根据对偶问题的对称性, 对偶单纯形法 根据对偶问题的对称性,保持对偶可行下,经 过迭代,逐步实现原问题可行,以求得最优解。 过迭代,逐步实现原问题可行,以求得最优解。
-9 x1 9/14 1/14 -3/14 -9 x1 1 0 0 0 -9/7 [-9/14]
-12 x2 0 1 0 0 -12 x2 0 1 0 0
-15 x3 0 0 1 0 -15 x3 0 0 1 0
0 x4 1 0 0 0 0 x4 -14/9 1 1/9 -1/3
0 x5 -9/14 -5/14 1/14
-12 x2 -2 -3 -1 -12 -15 x3 -1 -1 [-5] -15 0 x4 1 0 0 0 0 x5 0 1 0 0 0 x6 0 0 1 0
7
CB 0 0 0 -z’
CB 0 0 0 -z’ CB 0 0 -15 -z’
表2.4cj xB x4 x5 x6 xB x4 x5 x3
表2.4cj xB b x4 -10 x5 -12 x6 -14 0 -9 x1 -2 -2 -1 -9
maxZ′ = −9x1 −12x2 −15x3 = −10 −2x1 − 2x2 − x3 + x4 + x5 = −12 −2x1 − 3x2 − x3 s.t + x6 = −14 − x1 − x2 − 5x3 x ,L,x ≥ 0 6 1
14
(2)
b1 = 30
2 B b= − 1
−1
− 1 30 40 20 = − 10 1
5 8 x2 0 1 0 8 x2 2 -1 -2 6 x3 0 1 -2 6 x3 2 -1 -4 0 x4 2 [-1] -2 0 x4 0 1 0 0 x5 -1 1 -3 0 x5 1 -1 -5
-9 b -10 -12 -14 0 b -7.2 -9.2 2.8 42 x1 -2 -2 -1 -9 x1 -1.8 0.2 -6
-12 x2 -2 -3 -1 -12 x2 -1.8 0.2 -9
-15 x3 -1 -1 [-5] -15 x3 0 0 1 0
0 x4 1 0 0 0 x4 1 0 0 0
15
表2.20
XB 5 8 x1 x2 -Z
表2.21
b 40 -10 -120
x1 1 0 0 5
XB 5 0 x1 x4 -Z
b 20 10 -100
x1 1 0 0
目标值为100。 最优方案为 X=(20,0,0)T,目标值为 。 目标值为
10
例2.9
已知某企业计划生产3种产品 、 、 , 已知某企业计划生产 种产品A、B、C,其资源消耗 种产品 与利润如表2.12所示 与利润如表 所示 A 甲 乙 利润 1 1 5 B 1 2 8 C 1 2 6 资源量 12 20
问:如何安排产品产量,可获最大利润? 如何安排产品产量,可获最大利润? 解:设三种产品的产量分别为x1、x2、x3, 标准型为 设三种产品的产量分别为 max Z=5x1 +8x2 +6x3 x1 +x2 +x3+x4=12 x1 +2x2 +2x3+x5=20 x1 , x2 ,x3 , x4,x5>0
第二章 线性规划的对偶理论与灵敏度分析 第一节 线性规划的对偶理论
一、对偶问题的提出
即任何一个求maxZ的LP都有一个求 的 都有一个求 都有一个求minW的LP。 即任何一个求 的 。 其中的一个问题叫“原问题” 记为“ 其中的一个问题叫“原问题”,记为“LP”, , 另一个称为“对偶问题” 记为“ 另一个称为“对偶问题”,记为“DP”。 。
II 3 2 3
资源总量 24 26
2
设 :x1、x2---计划期内生产产品 、II的件数 计划期内生产产品I、 的件数 计划期内生产产品
m ax Z = 4 x 1 + 3 x 2 2 x 1 + 3 x 2 ≤ 24 s .t . 5 x 1 + 2 x 2 ≤ 26 x 1, x 2 ≥ 0 (材 料 约 束 ) (工 时 约 束 )
B − 1b 不பைடு நூலகம்全 ≥ 0
对偶单纯形法- 新的最优方案。 对偶单纯形法 新的最优方案。
13
(1)
−1
b1
2 − 1 b1 B b= 20 ≥ 0 − 1 1
2b1 − 20 ≥ 0 − b1 + 20 ≥ 0
10 ≤ b1 ≤ 20
即原料甲的供应量在[10, 之间时并不影响最优方案 之间时并不影响最优方案。 即原料甲的供应量在 ,20]之间时并不影响最优方案。 当 b1 = 18 时,最优方案调整为 X=(16,2,0)T,目标值为96。
初始表 表2.15
CB 5 8 x1 x2
最优表 -Z
最优方案为 X=(4,8,0)T,目标值为84。
12
2、资源b的灵敏度分析 、资源 的灵敏度分析
b XB -Z
B −1b ≥ 0
X B-1A C-C BB-1A
B-1b -C BB-1b
影响最优解和最优值 最优基不变---即生产产品的品种不变,但最优值会变化。 最优基不变 即生产产品的品种不变,但最优值会变化。 即生产产品的品种不变
−1
对偶单纯形是先保证现行解对应的对偶问题可行, 对偶单纯形是先保证现行解对应的对偶问题可行,即 C − CB B ,然后从 B b ≤ 0 迭代到 B b ≥ 0 。
−1 −1
−1
A≤0
6
例2.7 用对偶单纯形法求解
min Z = 9 x1 + 12 x2 + 15 x3 2 x1 + 2 x2 + x3 ≥ 10 2 x + 3 x + x ≥ 12 1 2 3 x1 + x2 + 5 x3 ≥ 14 x j ≥ 0( j = 1.2.3)
1
例2.1 资源的合理利用问题
某工厂在计划期内安排生产Ⅰ 某工厂在计划期内安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品 已知资料如表2.1所示 所示, ,已知资料如表 所示,问应如何安排生产计划 使得既能充分利用现有资源有使总利润最大? 使得既能充分利用现有资源有使总利润最大?
表2.1
I 原材料 工时 利润 2 5 4
(对偶问题) 对偶问题)
在同一企业的资源状况和生产条件下产生的, 在同一企业的资源状况和生产条件下产生的,且是同 一个问题从不同角度考虑所产生的, 一个问题从不同角度考虑所产生的,因此两者密切相 两个LP问题是互为对偶 关-----两个 问题是互为对偶 两个
5
第二节、 第二节、对偶单纯形法
1. 单纯形法的重新解释 设X*是最大化LP问题最优解的充要条件是
3
y
1
+ 2
y
2
≥ 3
4
m ax Z = 4 x 1 + 3 x 2
m in W = 24 y + 26 y
1
2
2 y + 5 y ≥ 4 原问题) 2 x 1 + 3 x 2 ≤ 24(原问题) 1 2 s .t . 3 y + 2 y ≥ 3 s .t . 5 x 1 + 2 x 2 ≤ 26 1 2 y 1, y 2 ≥ 0 x 1, x 2 ≥ 0
现假设工厂考虑为每种资源定价--租金使其获得 现假设工厂考虑为每种资源定价 租金使其获得 的利润最大? 的利润最大? 分析问题: 分析问题: 1、每种资源定价不能低于自己生产时的可获利润; 、每种资源定价不能低于自己生产时的可获利润; 2、定价又不能太高,要使对方能够接受。 、定价又不能太高,要使对方能够接受。
0 x6 -1/14 1/14 -3/14
-z’
-45/14 -33/14 0 x5 1 -1 0 -3 0 x6 1/9 0 -2/9 -7/3
9
-z’
第三节、 第三节、灵敏度分析
如市场条件发生变化,价值系数就会发生变化; 如市场条件发生变化,价值系数就会发生变化; 当资源投入量发生改变时,也随着发生变化; 当资源投入量发生改变时,也随着发生变化; 当工艺条件发生改变时,也随着工艺的变化而变化。 当工艺条件发生改变时,也随着工艺的变化而变化。 b XB XN XB B-1 b I B-1 N -Z -CB B-1b 0 CN -CB B-1 N 灵敏度分析 1)系数在什么范围内变化时,最优解(基)不变; )系数在什么范围内变化时,最优解( 不变; 2)若系数的变化使最优解发生变化,如何最简便地 )若系数的变化使最优解发生变化, 求得新的最优解(值 结构)。 求得新的最优解 值,结构)。