4.1. Определение и экономический смысл двойственной злп
Пусть прямая задача записана с ограничениями в каноническом виде:
; (4.1)
; (4.2)
. (4.3)
Задачей, двойственной к ЗЛП (4.1)-(4.3), называется следующая ЗЛП
; (4.4)
; (4.5)
не ограничены в знаке, i = 1. m. (4.6)
Двойственная ЗЛП строится по следующим правилам:
1) Каждому ограничению прямой задачи соответствует переменная двойственной задачи, т.е. число переменных двойственной задачи равно числу ограничений прямой задачи.
2) Каждой переменной прямой задачи соответствует ограничение двойственной задачи, т.е. число ограничений двойственной задачи равно числу переменных прямой задачи.
3) Матрица функциональных ограничений двойственной задачи получается путем транспонирования матрицы функциональных ограничений прямой задачи.
4) Вектор целевой функции прямой задачи становится вектором правой части ограничений двойственной задачи, а вектор правой части прямой задачи – вектором целевой функции двойственной задачи.
5) Если ЦФ прямой задачи максимизируется, то ЦФ двойственной задачи минимизируется, а ограничения имеют вид ≥, и наоборот.
Прямая задача | Двойственная задача |
|
P =
|
Q = – не ограничен в знаке
| (4.7) |
P =
|
Q = не ограничен в знаке | (4.8) |
Пример 4.1. Пусть прямая задача записана в виде основной ЗЛП:
| (4.9) |
Приведем ограничения задачи (4.9) к канонической форме:
| (4.10) |
Тогда двойственная задача (ДЗ) будет иметь вид:
. | (4.11) |
Пример 4.2.
Прямая задача:
Прямая задача с ограничениями в канонической форме
S1 ≥ 0
Двойственная задача
y1,2 не ограничены в знаке.
Ограничение , т.е. является более жестким, чем условие неограниченности у1 в знаке, поэтому двойственная задача может быть записана в следующем виде:
у2 не ограничена в знаке.
Пример 4.3. Прямая задача
min(5X1 – 2X2);
–X1 + X2 ≥ –3;
2X1 + 3X2 ≤ 5;
X1,2 ≥ 0.
Прямая задача с ограничениями в канонической форме:
min(5X1 – 2X2 + 0S1 + 0S2);
–X1 + X2 – S1 = –3;
2X1 + 3X2 + S2 = 5;
Двойственная задача:
max(–3У1 + 5У2);
–У1 + 2У2 ≤ 5;
У1 + 3У2 ≤ –2;
–У1 + 0У2 ≤ 0;
0У1 + У2 ≤ 0;
У1,2 не ограничены в знаке.
Отбрасывая избыточные ограничения, получаем:
max(–3У1 + 5У2);
–У1 + 2У2 ≤ 5;
У1 + 3У2 ≤ –2;
У1 ≥ 0, У2 ≤ 0.
Пример 4.4. Прямая задача:
max(5X1 + 6X2);
X1 + 2X2 = 5;
–X1 + 5X2 ≥ 3;
4X1 + 7X2 ≤ 8.
X1 не ограничена в знаке, X2 ≥ 0.
Прямая задача с ограничениями в канонической форме:
max(5 – 5 + 6X2 + 0S1 + 0S2);
+ 2X2 = 5;
+ 5X2 – S1 = 3;
4 + 7X2 + S2 = 8;
Двойственная задача:
min(5У1 + 3У2 + 8У3);
У1 – У2 + 4У3 ≥ 5;
–У1 + У2 – 4У3 ≥ –5;
2У1 + 5У2 + 7У3 ≥ 6;
0У1 – У2 + 0У3 ≥ 0;
0У1 + 0У2 + У3 ≥ 0.
У1,2,3 не ограничены в знаке.
Заметим, что первое и второе ограничения двойственной задачи можно заменить одним ограничением в виде равенства, избыточные ограничения на У2 и У3 можно отбросить. В итоге получаем:
min(5У1 + 3У2 + 8У3);
У1 – У2 + 4У3 = 5;
2У1 + 5У2 + 7У3 ≥ 6;
У1 не ограничена в знаке;
У2 ≤ 0, У3 ≥ 0.
Очевидно, что задача, двойственная к двойственной, совпадает с прямой.
- Учебное пособие
- Оглавление
- 2. Элементы линейной алгебры 21
- 3. Линейное программирование 48
- 4. Теория двойственности в линейном программировании 98
- 5. Целочисленные модели исследования операций 137
- 6. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели 160
- Введение в исследование операций
- 1.1 Основные определения
- Этапы исследования операций
- Домашнее задание №1
- 2. Элементы линейной алгебры
- 2.1. Алгебра матриц
- 2.1.1. Виды матриц
- 2.1.2. Действия над матрицами
- Домашнее задание №2
- 2.2. Вычисление определителей
- Домашнее задание №3
- 2.3. Решение систем алгебраических уравнений
- 2.3.1. Основные понятия и определения
- 2.3.2. Формулы крамера и метод обратной матрицы
- 2.3.3. Метод жордана-гаусса
- Домашнее задание №5
- 2.4. Векторное пространство
- 2.4.2. Размерность и базис векторного пространства
- Домашнее задание №6
- 2.5. Решение задач линейной алгебры с помощью ms excel
- 3. Линейное программирование
- 3.1. Постановки задачи линейного программирования
- 3.1.1. Общая постановка задачи линейного программирования
- 3.1.2. Основная задача линейного программирования
- 3.1.3. Каноническая задача линейного программирования
- 3.2. Графический метод решения злп
- Домашнее задание №7
- Домашнее задание №8
- 3.3. Анализ решения (модели) на чувствительность
- Домашнее задание №9
- 3.4. Решение линейных моделей симплекс-методом.
- Переход от одной к-матрицы злп к другой к-матрице
- Алгоритм симплекс-метода
- Домашнее задание №10
- 3.4. Двойственный симплекс-метод (р-метод)
- Определение р-матрицы злп
- Условия перехода от одной р-матрицы злп к другой
- Алгоритм р-метода
- Решение задач р-методом
- Домашнее задание №11
- Домашнее задание №12
- 3.5. Решение злп двухэтапным симплекс-методом
- Первый этап - решение вспомогательной задачи
- Второй этап - решение исходной задачи
- Домашнее задание №13
- 4. Теория двойственности в линейном программировании
- 4.1. Определение и экономический смысл двойственной злп
- 4.2. Основные положения теории двойственности
- Получение оптимального плана двойственной задачи на основании теоремы 4
- На первой итерации получен оптимальный план злп (4.24).
- 4.3. Решение злп с помощью Ms Excel
- 4.4. Анализ решения злп на основе отчетов ms excel
- 5. Целочисленные модели исследования операций
- 5.1. Метод ветвей и границ решения целочисленных задач линейного программирования (цзлп)
- X1, х2 0, целые.
- Подробное описание метода
- 5.2. Задача коммивояжера
- Применение метода ветвей и границ для решения задачи коммивояжера
- Ветвление
- Построение редуцированных матриц и и вычисление оценок снизу
- Формирование списка кандидатов на ветвление
- 6. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- 6.1.Транспортная задача линейного программирования
- Методы составления первоначальных опорных планов
- Метод потенциалов решения транспортной задачи
- Проверка выполнения условия оптимальности для незанятых клеток
- Выбор клетки, в которую необходимо поместить перевозку
- Построение цикла и определение величины перераспределения груза
- Проверка нового плана на оптимальность
- Определение оптимального плана транспортных задач, имеющих некоторые усложнения в их постановке
- 6.2.Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- Оптимальное распределение оборудования
- Формирование оптимального штата фирмы
- Задача календарного планирования производства
- Модель без дефицита
- Модель с дефицитом
- 6.3.Задача о назначениях
- Венгерский алгоритм
- Оптимальное исследование рынка
- Оптимальное использование торговых агентов