第七章对偶问题和对偶单纯形法.ppt课件.ppt
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1、第七章 对偶问题和对偶单纯形法一、问题的提出一、问题的提出二、对偶问题和原问题二、对偶问题和原问题的转换的转换三、对偶规划的性质三、对偶规划的性质四、对偶单纯形法四、对偶单纯形法五、交替单纯形法五、交替单纯形法一、问题的提出一、问题的提出v原问题:原问题:a和和b产量各为多少可以使产量各为多少可以使利润最大?利润最大?25010C40012B30011A资源限量资源限量ba 产品产品设备设备 10050利润利润一、问题的提出一、问题的提出v原原LP 模型:模型:v Max z= 50 x1+100 x2 s.t:1x1+1x2300 2x1+1 x2400 0 x1+1 x2250 x1 0,
2、 x2 0一、问题的提出一、问题的提出v若考虑将三种设备出租,如何合理确定若考虑将三种设备出租,如何合理确定各设备的租金各设备的租金y1、 y2 、 y3 (元(元/台时)?台时)?v目标函数:目标函数:min z= 300y1+400 y2+250 y3v约束条件:约束条件:y1+2y2 50v y1+ y2+ y3 100v y1、 y2、y3 0一、问题的提出一、问题的提出v这样两个线性规划问题就是一对对偶问这样两个线性规划问题就是一对对偶问题。题。v称其中一个为原问题(称其中一个为原问题(LP问题),另一问题),另一个为对偶问题(个为对偶问题(DLP问题)。问题)。v由于它们内在的联系
3、,可以根据其中一由于它们内在的联系,可以根据其中一个模型,写出其对偶问题的模型。个模型,写出其对偶问题的模型。二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换vLP问题和问题和DLP问题的关系:问题的关系: 规范形规范形(LP) Max z = cT x s.t. Ax b x 0(DLP) Min f = bT ys.t. AT y c y 0二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换v1、对于规范型,直接按对应关系转换、对于规范型,直接按对应关系转换v例:例: Max z= 20 x1+ 8 x2 +6 x3 s.t: 8x1+ 3x2 +2x3 250 2x1+x2 50
4、4x1+3x3 150 x1 ,x2 ,x3 0v写出该线性规划问题的对偶问题。写出该线性规划问题的对偶问题。二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换v则对偶问题为:则对偶问题为:vMin f=250 y1+ 50 y2 + 150 y3v s.t: 8y1+ 2y2 +4y3 20v 3y1+y2 8v 2 y1+3y3 6v y1 ,y2 ,y3 0二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换v2、对于非规范形式,先化为规范形式、对于非规范形式,先化为规范形式v例:例: 写出线性规划模型的对偶问题写出线性规划模型的对偶问题vMin z= 3x1+ 4 x2 +6 x3
5、v s.t: x1+ 3x2 -2x3 + x4 25v 2x1+7x3 + 2x4 60v 2x1+2x2-4x3 30v x1 ,x2 ,x4 0 ,x3 无非负约束无非负约束二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换v首先转换为规范形首先转换为规范形vMin z= 3x1+ 4 x2 +6 x3v变为变为Max(-z)= -3x1- 4 x2 -6 x3 v约束条件约束条件x1+ 3x2 -2x3 + x4 25v等同于等同于x1+ 3x2 -2x3 + x4 25和和v x1+ 3x2 -2x3 + x4 25联立联立二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换v2x
6、1+7x3 + 2x4 60可转化为可转化为v-2x1-7x3 - 2x4 - 60vx3 无非负约束,则令无非负约束,则令x3 x3- x3vx3- x3 0v则原则原LP模型可以化为规范形:模型可以化为规范形:二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换vMax (-z)= -3x1- 4 x2 -6 x3+6 x3 v s.t: x1+ 3x2 -2 x3+2 x3 + x4 25v -x1- 3x2 +2 x3-2 x3 - x4 -25v -2x1-7 x3+ 7x3 - 2x4 -60v 2x1+2x2-4 x3+4 x3 30v x1 ,x2 ,x3, x3 ,x4 0二
7、、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换v故故DLP可写出:可写出:vMin f25 y1-25 y2 -60 y3 +30 y4v s.t: y1- y2 -2 y3 +2y4 -3v 3y1-3y2 +2y4 -4v -2y1+2y2 -7y3 -4 y4 -6v 2y1-2y2 +7y3 +4y4 6v y1-y2 -2y3 0v y1 ,y2 ,y3 ,y4 ,y5 0二、对偶问题和原问题的转换二、对偶问题和原问题的转换v将将DLP模型整理可得:模型整理可得:vMin f25 y5+60 y3 +30 y4v s.t: y5+2 y3 +2y4 -3v 3y5+2y4 -4v
8、 -2y5+7y3 -4y4 -6v y5+2y3 0v y5 无非负约束,无非负约束, y3 0,y4 0LP与DLP的一般对应关系原问题原问题LP对偶问题对偶问题DLP目标函数目标函数maxzminf目标函数目标函数变量变量xj(j1,2n)n个个n个个约束条件约束条件j (j1,2n)00无约束无约束约束条件约束条件i (i1,2m)m个个m个个变量变量yj(i1,2m)00无约束无约束目标函数变量的系数目标函数变量的系数cj(j1,2n)约束条件右端项约束条件右端项cjT(j1,2n)约束条件右端项约束条件右端项bi(i1,2m)目标函数变量的系数目标函数变量的系数biT(i1,2m)
9、练习练习v写出下面写出下面LP问题的问题的DLP模型模型vMin z= x1+ 2 x2 +5 x3 v s.t: 2x1+ 3x2 +x3 10v 3x1+x2 + x3 50v x1+x3 20v x1 0 ,x2 0 ,x3 无非负约束无非负约束三、对偶规划的性质三、对偶规划的性质v1、对称性:、对称性:v对偶问题的对偶是原问题。对偶问题的对偶是原问题。v2、弱对偶性:、弱对偶性:v若若X是原问题(是原问题(max)的可行解,)的可行解,Y是对是对偶问题(偶问题(min)的可行解,则存在)的可行解,则存在CXbTY三、对偶规划的性质三、对偶规划的性质v推论推论 a : 原问题任一可行解的
10、目标函数值是其对偶原问题任一可行解的目标函数值是其对偶问题目标函数值的下界;反之对偶问题任一可行解问题目标函数值的下界;反之对偶问题任一可行解的目标函数值是其原问题目标函数值的上界。的目标函数值是其原问题目标函数值的上界。v推论推论b:若原问题解无界,则其对偶问题无可行解;:若原问题解无界,则其对偶问题无可行解;若对偶问题解无界,则原问题无可行解。(逆命题若对偶问题解无界,则原问题无可行解。(逆命题不成立)不成立)v推论推论c:若原问题有可行解而对偶问题无可行解,:若原问题有可行解而对偶问题无可行解,则原问题无界;反之,对偶问题有可行解而原问题则原问题无界;反之,对偶问题有可行解而原问题无可行
11、解,则对偶问题解无界。无可行解,则对偶问题解无界。三、对偶规划的性质三、对偶规划的性质v3、最优性:、最优性:v若若x,y分别是原问题和对偶问题的可行解分别是原问题和对偶问题的可行解,且且cx=bTy ,那么,那么x,y分别为原问题和对分别为原问题和对偶问题的最优解。偶问题的最优解。三、对偶规划的性质三、对偶规划的性质v4、强对偶性:、强对偶性:v若原问题和对偶问题都有可行解,则两若原问题和对偶问题都有可行解,则两者都有最优解,且最优目标函数值相等。者都有最优解,且最优目标函数值相等。三、对偶规划的性质三、对偶规划的性质v5、互补松弛定理:、互补松弛定理:v在原问题的最优解中,如果对应某一约束
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