线性规划 4 对偶理论与灵敏度分析(1)

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《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

《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。


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。

对偶问题是对原问题从另一角度进

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

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。

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

x1, x2, , xn 0

m W ib 1 n y 1 b 2 y 2 b m y m

运筹学对偶理论与灵敏度分析

运筹学对偶理论与灵敏度分析
17
(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

运筹(第二章对偶与灵敏度分析)(1)

运筹(第二章对偶与灵敏度分析)(1)

5x2 3x3 30
x1 0, x2无约束,x3 0
2023/2/22
17
解:将原问题模型变形, 令x1 x1
min z 7x1 4x2 3x3
4x1 2x2 6x3 24
3x1 6x2 4x3 15 5x2 3x3 30
y1 y2 y3
x1 0, x2无约束,x3 0
则对偶问题是
max w 24 y1 15y2 30 y3
4 y1 3y2
7
x1
2 y1 6 y2 5 y3 4
x2
6 y1 4 y2 3x3 3
x3
y1, y2 0, x3无约束
2023/2/22
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小结:对偶问题与原问题的关系:
目标函数:MAX
原 约束条件:m个约束


y1 y2
ym
2023/2/22
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类似于前面的资源定价问题,每一个约束条件对 应一个“ 对偶变量”,它就相当于给各资源的单 位定价。于是我们有如下的对偶规划:
min W b1 y1 b2 y2 bm ym
a11 y1 a21 y2 am1 ym c1 a12y1 a22y2 am2ymc2 a1n y1 a2n y2 amn ym cn y1, y2 ,, ym 0
分别是原问题和对偶问题的可行解,则恒有
n
m
c j x j bi yi
j 1
i 1
m
n
考虑利用 c j aij yi 及
aij x j bi
i 1
j 1
代入。
2、无界性 如果原问题(对偶问题)有无界解,则
其对偶问题(原问题)无可行解。
2023/2/22

第二章 线性规划的对偶理论1-对偶问题

第二章 线性规划的对偶理论1-对偶问题

矩阵表达形式:
min w Y b AY C Y 0
对偶的经济解释
1、原问题是利润最大化的生产计划问题
总利润(元)
单位产品的利润(元/件)
产品产量(件)
max z c1 x1 c2 x2 cnx n b1 s.t. a11 x1 a12 x2 a1n xn xn 1 xn 2 b2 a21 x1 a22 x2 a2 n xn xn m bm am1 x1 am 2 x2 amn xn x1 x2 xn xn 1 xn 2 xn m ≥ 0 消耗的资源(吨)
第二章 对偶理论与灵敏度分析
第一节 线性规划的对偶问题
每一个线性规划问题都存在一个与其对偶的问题,在求出
一个问题的解的时候,同时也给出了另一问题的解。
例:某公司计划生产甲、乙两种产品,已知各生产一件时 分别占用的设备A、B的台时、调试时间和调试工序每天可用于 这两种产品的能力、各销售一件时的获利情况,如下表所示。 问该公司应生产两种产品各多少件,使获取的利润为最大。
A
b
约束系数矩阵
约束条件右端项向量
约束系数矩阵的转置
目标函数中价格系数向量
C
目标函数
目标函数中价格系数向量
max z
约束条件右端项向量
min w
c
j 1
n
j
xj
b
i 1
m
i
yi
变量 xj (j=1,·,n) · ·
约束条件有n个
xj ≥0
xj ≤0 xj 无约束 约束条件有m个 ≤bi ≥bi =bi
min z 2 x1 3x 2 5 x3 x 4

灵敏度分析与对偶理论

灵敏度分析与对偶理论
min f 300 y 1 400 y 2 250 y 3 1 y 1 2 y 2 50 y 1 y 2 y 3 100 y1 , y 2 , y 2 0
原问题:求目标函数 值最大值问题
对偶问题:求目标函数 值最小值问题
互为对偶问题
m ax z C X
m in f b Y
min f 3 x 1 9 x 2 4 x 3 x 1 2 x 2 3 x 3 180 2 x 1 3 x 2 x 3 60 5 x 1 3 x 2 240 x 1 , x 2 0 , x 3 无约束变量
max z 180 y 1 60 y 2 240 y 3
'
xB
'
0
x Bi ' x Bi ' m a x ' d ik 0 b k m in ' d ik 0 d ik d ik
例:
X5
X1
X2
X3
X4
CB 50 0
XB X1 X4
b 50 50
50 1 0
资源限制
问题2(对偶问题) 现在假设工厂准备把设 备A,B,C用于出租,确定 合理的租金?
300 400 250
设y1, y2, y3 分别为三种 设备的租金。
max z 50 x 1 100 x 2 x 1 x 2 300 2 x 1 x 2 400 x 2 250 x1 , x 2 0
j
cj CBB
1
Pj c j C B Pj
'
c j ( C B 1 ,..., C BK C K ,..., C Bm ) P j

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

《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》期末考试试卷习题库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)xn k 0,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xn k的检验数求最小值),其经济意义是什么?n k0(标准形为ji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 8.将ij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。

a,c,b6.已知在线性规划的对偶问题的最优解中,对偶变量yi 0,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yi 0,说明在最优生产计划中,第i种资源一定还有剩余。

ji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 8.对于ij 之后,线性规划的最优解就会发生变化。

a,c,b9.若某种资源的影子价格为,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 k。

10.应用对偶单纯形法计算时,若单纯形表中某一基变量xi 0,且xi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。

单纯形法灵敏度分析线性规划对偶理论

单纯形法的灵敏度分析与 线性规划对偶理论
1 23 4 5
图解法的灵敏度分析
灵敏度分析: 建立数学模型和求得最优解后,研究线性规 划的一个或多个参数(系数)ci , aij , bj 变化 时,对最优解产生的影响。
• 参数多为估计值或预测值,常常不精确 • 参数常常随着其他条件变化而变化
图解法的灵敏度分析
线性规划的对偶问题
• 假设另外一工厂要租用该厂的设备A、B、C,那么 该厂的厂长应该如何来确定合理的租金呢?
• 从出租人的角度:
– 生产1个单位Ⅰ产品所需的各设备的台时的总租金不应少 于自己生产1个单位Ⅰ产品的利润50元。
– 生产1个单位Ⅱ产品所需的各设备的台时的总租金不应少 于自己生产1个单位Ⅱ产品的利润100元。
• 另外, y1 , y2 , y3 ≥ 0
线性规划的对偶问题
max z = 50 x1 + 100 x2 s.t. x1 + x2 ≤ 300 2 x1 + x2 ≤ 400 x2 ≤ 250 x1 , x2 ≥ 0
原问题
min f = 300 y1 + 400 y2 + 250 y3
图解法的灵敏度分析
• 在一定范围内,当约束条件右边常数增加1 个单位时
– 若约束条件的对偶价格大于0,则其最优目标函 数值得到改善(变好);
– 若约束条件的对偶价格小于0,则其最优目标函 数值受到影响(变坏);
– 若约束条件的对偶价格等于0,则最优目标函数 值不变。
线性规划的矩阵描述
max z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn s.t. a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn = b1

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》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。

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n a u j 1 ij j
bi , i M 3
j N1
j N2

m a y i 1 ij i m a y i 1 ij i m a y i 1 ij i
cj , cj , cj ,
j N1 j N2 j N3
uj 0 ,
uj 0 ,
x4 1 0 0
x5 0 1 1 2 0 0
x1 x 2 x 3 x 4 x 5 x2 1 1 4
5 13
3 x 4 13 0 4 1 1 1 4 4 2 3 5 0 4 0 1 4 4 1 4
x1 x 2 x 3 x1 1 0 x2 0 1 0 0
1 2 1 2
3 13 4 13 6 13
m i 1 aij yi c j ,
m a y cj , i 1 ij i m a y cj , i 1 ij i
j N1 j N2 j N3
典则形的对偶(对称形式)
max s .t . cT x Ax b x0
m in b T y s .t . AT y c y0
若已得上述线性规划的一个最优解,问:
当参数c j、b j、a ij 中的一些发生变化时, 最优解是否 发生变化?若发生变化 ,是否要从头开始计算 ?
设 B 为上述线性规 划的一个最优基, 相应的单纯形表为
xT B xB
0 T c T c T B 1 N c T B 1 b N B B
T T
BT I nm
是对偶 问题的 一个基
y
T 1 T (c B B )
y 0 , y s1 0 , y s 2 0
y s1 0 y s 2 ( c T B 1 N ) T c N B
ys1、ys2 为剩余变量。
是对应的基本解
xT B xB Im 0T xT N B 1 N cT cT B 1 N N B xT A B 1 B 1b c T B 1 c T B 1b B B
min bT y s.t . AT y c
称之为(LP)的对偶规划。
一般地,可以定义线性规划 (P) 的对偶问题 (D)如下:
原 问 题( P ) max
对 偶 问 题( D ) min

n c x j 1 j j

m b i 1 i
yi
s.t .


n a x j 1 ij j
bi , i M1
s.t . Bx B Nx N I m x A b xB 0 , x N 0 , x A 0
其中 B 是原问题的一个可 行基, xA 是人工变量。
对偶问题即为
m in b y s .t . B T y I m y s1 c B N y I n m y s 2 c N
考虑标准形线性规划
( LP) max z c T x
s.t . Ax b ,
x0
设已有一个对偶可行基 B,即
cT cT B 1 A 0T , B
x i1 在 B 对 应 的 基 本 解 中 , 基 量 的 值 x B 变 xi m
B 1b x il ( B 1 b ) l 0 , 若 B 不是可行基,则有某个基变量

(4) 互补松弛定理:若 x 和 y 分别是原问题和对偶问 题的可行解,则 x 和 y 是最优解当且仅当
n a x b 0 , i 1,, m ui y i j 1 ij j i m a y c 0 , j 1, , n v j x j i 1 ij i j
可选择 xil 为出基变量。通常选择l 使得 xi
( B 1b) l min ( B 1b) i ( B 1b) i 0 } {
基 B 下的单纯形表为
x i1 0 ( B 1 P j )1 ( B 1 Pk )1 ( B 1 b)1 x il 1 ( B 1 P j ) l ( B 1 Pk ) l ( B 1 b) l x im 0 ( B 1 P j ) m ( B 1 Pk ) m ( B 1 b) m 0 x il xj xk
bi , i M 2
s.t . yi 0 ,
i M1
n a x j 1 ij j
yi 0 ,
i M2

n a x j 1 ij j
bi , i M 3
j N1
j N2
yi 无符号限制 i M 3 ,
xj 0,
xj 0 ,
x j 无符号限制 j N 3 ,
u j 无符号限制 j N 3 ,
在 ( D) 的对偶中令 j x j ,即得原问题P ) 。 u (
ˆ ˆ (2) 弱对偶定理:设 x 和 y 分别是原问题(极大化问 题)和对偶问题(极小化问题)的可行解, ˆ ˆ 则 cT x bT y ;且如果 cT x bT y ,则 x 和 y ˆ ˆ ˆ ˆ 分别是原问题和对偶问题的最优解。
z* (c T B 1 ) i ( y*)i , 其中b (b1 ,, bm )T B bi
(y*)i 的经济解释: 在其它条件不变的情况下,第 i 种资源的单位变化引 起的目标函数最优值的变化量,称 (y*)i 为第 i 种资源 的影子价格,当该资源的市场价格低于 (y*)i 时,企 业应增加该资源的利用;当市场价格高于 (y*)i 时, 企业应减少该资源的利用,而直接把部分资源拿到市 场上出售。
9. 对偶问题及性质
( LP) max z c T x s.t . Ax b , x0
的最优性准则要求最优基 B 使得
cT cT B 1 A 0 , 即 cT B 1 A cT , B B
令y
T
T 1 T c B B , 则应求 y 使得 A
y c。
引入目标函数,得到另一线性规划
由弱对偶定理,是对偶问题的最优解。 y
(6) 影子价格(对偶解的经济解释)
设 B 是 原 问 题 的 最 优 基 ,最 优 值 则 z* c T B 1b ( y*)T b , B 其 中 y* (c T B 1 )T 是 对 偶 问 题 的 最 优 解 。 B
若 b 变化而 B 仍保持是最优基时,y* 不变,若把 z* 视为 b 的函数,则

m ui i 1

n vj j 1
0
所以, i , v j 全为零。 u
(5) 单纯形表中的对偶信息:原问题单纯形表的检验 数行对应对偶问题的一个基本解,最优单纯形表 的检验数行对应对偶问题的一个最优解。 原问题可写为
max c B x B c N x N
T T
对偶问题
m i n bT y s .t . B T y c B N T y cN Im y 0
( B 1 Pk )l
k
j 1 m in 1 (B Pj )l 0 ( B P j )l
迭代:以 B 1 Pk ) l 为主元对单纯形表做转 ( 轴运算。
例 16. m i n x1 x 2 x 3 s .t . 3 x1 x 2 x 3 1 x1 4 x 2 x 3 2 x1 , x 2 , x 3 0
B
ˆ ˆ 即 y ( c T B 1 ) T 是 对 偶 问 题 的 可 行 解 , ˆ
B

ˆ ˆ ˆ bT y c T B 1 b c T x , ˆ
B
ˆ 由性质(2) , y 是对偶问题的最优解。
对偶问题 有最优解 原问题
有最优解 解无界 不可行
解无界
不可行


标准形:
m ax x1 x 2 x 3 s .t . 3 x1 x 2 x 3 x 4 x1 4 x 2 x 3 1 x5 2
x1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 0
x1 x4 3 x5 1 1
x2 1 4 1
x3 1 1 1
j

k
c T B 1 b B
结 论 1. 若 x il 对 应 的 行 中 各 元 素B 1 P j ) l 0 , 则 ( 原问题不可行。
因为不可能有 0 使 得 x

n j 1
( B 1 P j ) l x j ( B 1b) l 0 成立。
若 x il 对 应 的 行 中 有 某 些 元 小 于 0, 则 素 选取进基变量 k 使得 x
max cT x s.t . Ax b , x 0 证明:考虑标准形式
min b y s.t . A y c
T T
ˆ A yc ˆ x0
T
ˆ ˆ ˆ x T AT y x T c ˆ ˆ c T x bT y . ˆ b yT Ax yT b ˆ ˆ ˆ Ax
(1)资源向量(约束条件右端向量)变化时
设 br br br ,bi bi ( i r ) 即 b b b,b (0, ,0, br ,0, ,0)T
对应原 问题检 验数的 相反数
当 B 是最优基时,原问题检验数皆小于等于 0,因此
y (c T B 1 )T 0 , y s 2 (c T B 1 N )T c N 0 B B
即 y (cT B 1 )T 是对偶问题的可行解, B
且 bT y cT B 1b,与原问题的最优值相 等, B
另一部分结论显然。
(3) 对偶定理:如果原问题解无界,则对偶问题不可 行;如果原问题有最优解,则对偶问题也有最优 解,且二者目标函数值相等。
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