3最优化教案(对偶理论及灵敏性分析)

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1、第5章对偶原理及灵敏度分析§5.1线性规划中的对偶理论一、实际问题的提出:实际问题:甲工厂生产ⅠⅡ两种产品,这两种产品都要在A,B,C三种不同的设备上加工,按工艺资料规定:ABC2元Ⅰ2h4h0h3元Ⅱ2h0h5h已知各设备计划期内用于生产这两种产品的能力分别为12h,16h,15h。又知道企业生产一件Ⅰ产品获利2元,生产一件Ⅱ产品获利3元。问企业甲应如何安排生产这两种产品,能使总的利润收入最大?目标函数:maxZ=2x1+3x2约束:S.t.2x1+2x2≤12(a)4x1≤16(b)(LP1)5x2≤15(c)x1,x2≥0最优解(

2、x1,x2)=(3,3)现假设有乙工厂为扩大生产想租借甲工厂拥有的设备资源,问甲工厂分别以什么样的价格才愿意出租自己的设备?64设:A,B,C三种设备每小时出租价格分别为ω1,ω2,ω3,元。一般出租设备的条件是租金收入不低于自己组织生产时的获利收入。所以有2ω1+4ω2≥22ω1+5ω3≥3出租拥有的全部设备的总收入为12ω1+16ω2+15ω3对乙工厂来讲希望在满足上述两条件下,使支付的总的租金最少,因而可以建立另一个线型规划模型:min12ω1+16ω2+15ω32ω1+4ω2≥22ω1+5ω3≥3(LP2)ω1,ω2,ω3≥0最

3、优解(ω1,ω2,ω3)=(1,0,1/5)这是同样资源从不同角度考虑问题所得到的两个线性规划问题,(LP1)称为原问题,(LP2)就称为它的对偶问题。二、数学角度对(LP1),每给出一个可行解,就给出了(LP1)问题的一个下界,如x(1)=(3,0)T,Z=6x(2)=(0,3)T,Z=9我们想寻求(LP1)的上界641/2(a)+1/4(b)+1(c)得到:2x1+6x2≤25而2x1+3x2≤2x1+6x2≤25即25是(LP1)的一个上界。怎样选择系数,找到(LP1)的上确界呢?设系数分别为ω1,ω2,ω3满足:ω1(a)+ω2

4、(b)+ω3(c)≤12ω1+16ω2+15ω3整理,得:(2ω1+4ω2)x1+(2ω1+5ω3)x2≤12ω1+16ω2+15ω3为了求目标函数的上界,要求满足2ω1+4ω2≥22ω1+5ω3≥3为求上确界,要求min12ω1+16ω2+15ω3这引出了另一个问题(LP2)minZ=12ω1+16ω2+15ω3S.t2ω1+4ω2≥22ω1+5ω3≥3ω1,ω2,ω3≥0与前面一样出现了原/对偶的成对的线型规划问题。总结前面的例题我们得到64原问题:maxf=∑cjxjS.t.∑aijxj≤bii=1…mXj≥0j=1…n对偶问题:

5、(LP2)minZ=∑biωiS.t∑aijωi≥cjj=1…nωi≥0i=1…m矩阵形式:maxcXminbωs.t.AX≤bs.t.ATω≥cX≥0ω≥0对偶问题的对偶是原问题。将(LP2)写成(LP1)的形式,有max∑-biωiS.t.∑-aijωi≤-cjj=1…nωi≥0i=1…m写出它的对偶形式:min∑-cjxjS.t∑-aijxj≥-bii=1…mXj≥0j=1…n64即为:max∑cjxjS.t.∑aijxj≤bii=1…mXj≥0j=1…n三对偶问题的一般形式线形规划中的对偶可以概括为三种形式:1.对称形式的对偶对

6、称形式的对偶定义如下:原问题:≥(5.1.1)≥0对偶问题:≤C(5.1.2)≥0根据对称对偶的定义,原问题中约束条件≥的个数,恰好等于对偶变量的个数;原问题中变量的个数,恰好等于对偶问题中约束条件≤的个数。64按照上述定义,很容易写出一个线性规划问题的对偶问题。例5.1.1设原问题是:≥5≥1≥0那么,上述问题的对偶问题是:≤1≤-1≥02.非对称形式的对偶考虑具有等式约束的线性规划问题:(5.1.3)64≥0为了利用对称对偶的定义给出(5.1.3)的对偶问题,先把(5.1.3)写成等价形式:≥≥≥0即≥(5.1.4)设对偶变量为u,

7、v根据对称对偶的定义,(5.1.4)的对偶问题是:≤≥0令,显然没有非负限制,于是得到:64≤(5.1.5)定义(5.1.5)为(5.1.3)的对偶问题。(5.1.3)和(5.1.5)构成的对偶与称对偶不同,前者原问题中有个等式约束,而且对偶问题中的个变量无正负号限制,它们称为非对称对偶。例5.1.2给定原问题:≥0它的对偶问题是:≤5≤4≤3643.一般情形实际中有许多线性规划问题同时含有“≥”,“≤”及“=”型几种约束条件。下面定义这类线性规划问题的对偶问题。设原问题是:≥=(5.1.6)≤≥0其中,是矩阵,是矩阵,是矩阵,,和分别

8、是维,和维列向量,是维列向量,是维列向量。现在,我们利用非对称对偶的表达式(5.1.3)和(5.1.5)给出(5.1.6)的对偶问题。为此先引入松弛变量,把(5.1.6)写成等价形式:64===≥0其中是由

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