Двойственность в линейном программировании
Постановка и модель двойственной задачи, алгоритм ее составления. Методы решения с использованием двойственной симплекс-таблицы. Особенности теоремы теории двойственности и ее экономическое содержание: двойственность задач линейного программирования.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | лекция |
Язык | русский |
Дата добавления | 14.11.2014 |
Размер файла | 21,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Двойственность в линейном программировании
План
1. Постановка и модель двойственной задачи
2. Методы решения
3. Теоремы теории двойственности и ее экономическое содержание
1. Постановка и модель двойственной задачи
С каждой задачей линейного программирования тесно связана другая линейная задача, называемая двойственной. Первоначальная задача называется исходной (или прямой). Связь исходной и двойственной задач заключается, в частности, в том, что решение одной из них может быть получено непосредственно из решения другой.
Напомним, что в основе задачи линейного программирования рассматривается предприятие, имеющее ресурсы bi, где i = 1, 2, …, m. Оно тратит их на изготовление готовой продукции и эту продукцию реализует. При этом ставится цель - получить максимум продукции в стоимостном выражении не перерасходуя ресурсы. Модель задачи выглядит следующим образом: двойственный симплекс линейный программирование
I) Ж = с1х1 + с2х2 + … + сnхn max.
II) a11х1 + а12х2 + … + а1nхn ? b1,
a21х1 + а22х2 + … + а2nхn ? b2,
………………………………
am1х1 + аm2х2 + … + аmnхn ? bm.
III) хj ? 0, j = 1, 2, …, n.
Предположим, что некоторое предприятие решило не тратить ресурсы на изготовление продукции, а продать эти ресурсы. Тогда возникает вопрос: по какой цене продавать ресурсы? Цена должна устраивать как продавца, так и покупателя. Интерес покупающей стороны заключается в том, чтобы заплатить за ресурсы как можно меньше, а интерес продающей стороны - в том, чтобы получить за ресурсы не меньше того, что она получила бы за реализованный готовый товар.
Тогда, в так называемой двойственной модели, целевая функция будет описывать интерес покупающей стороны, система ограничений - интерес продающей стороны (необходимо оценить ресурсы, которые пошли бы на изготовление единицы продукции и стоимость этих ресурсов ограничить ценой реализованной единицы продукции). Третье условие (неотрицательность переменных величин) будет выполняться в силу того, что цена единицы ресурса не может быть отрицательной. Введя в качестве цены единицы ресурса величину ui0 (i = 1, 2, …, m), ее еще называют оценкой ресурса (или двойственной оценкой), получим следующую модель:
I) F = b1u1 + b2u2 + … + bmum min.
II) a11u1 + a21u2 + … + am1um c1,
a12u1 + a22u2 + … + am2um c2,
………………………………
a1nu1 + a2nu2 + … + amnum cn.
III) ui 0, i = 1, 2, …, m.
Сопоставим обе задачи:
- первая - задача на максимум (zmax), вторая - на минимум (Fmin);
- в первой система ограничений типа , во второй ;
- в первой задаче n неизвестных и m ограничений, во второй m неизвестных и n ограничений;
- коэффициенты в целевых функциях и величины в правых частях неравенств при переходе из одной задачи в другую меняются местами (в первой задаче cj - коэффициенты целевой функции, во второй cj - свободные члены; в первой задаче bi - свободные члены, во второй bi - коэффициенты целевой функции);
- матрицы коэффициентов в первой и второй задаче являются транспонированными относительно друг друга (строки и столбцы поменялись местами).
Таким образом, видно, что обе задачи тесно связаны между собой. Они образуют пару задач, называемую в линейном программировании двойственной парой. Первую из них обычно называют прямой (или исходной) задачей, а вторую - двойственной задачей (с чисто математической точки зрения за исходную может быть принята любая из задач двойственной пары).
Алгоритм составления двойственной задачи:
1) тип экстремума целевой функции меняется;
2) каждому ограничению исходной задачи ставится в соответствие переменная двойственной задачи;
3) свободные члены исходной задачи становятся коэффициентами при переменных в целевой функции двойственной задачи;
4) каждый столбец коэффициентов в системе ограничений формирует ограничение двойственной задачи, при этом тип неравенства меняется; коэффициенты при переменных в целевой функции исходной задачи становятся свободными членами в соответствующих неравенствах двойственной задачи.
Рассмотрим конкретный пример построения двойственной модели:
исходная задача:
I) Z = 6x1 + 4x2 max.
II) 2x1 +4x2 ? 8,
2x1 +x2 ? 6.
III) x1 ? 0, x2 ? 0.
двойственная задача:
I) F = 8u1 + 6u2 min.
II) 2u1 + 2u2 ? 6,
4u1 + u2 ? 4.
III) u1 ? 0, u2 ? 0.
Следует отметить, что:
- математические модели пары двойственных задач могут быть симметричными и несимметричными. В несимметричных двойственных задачах система ограничений исходной задачи задается в виде равенств, а двойственной - в виде неравенств, причем в последней переменные могут быть и отрицательными. В симметричных задачах система ограничений как исходной, так и двойственной задачи задается неравенствами, причем на двойственные переменные налагается условие неотрицательности. Чаще рассматриваются симметричные взаимодвойственные задачи;
- каждая из задач двойственной пары формально является самостоятельной задачей линейного программирования и может решаться независимо от другой. Однако, использование симплексного метода решения одной из двойственных задач двойственной пары автоматически приводит к решению другой задачи. Наглядным обоснованием данного положения может служить возможность использования двойственной симплекс-таблицы для отыскания искомых значений целевых функций.
2. Методы решения
Каждая из задач двойственной пары может решаться отдельно. При этом используется как симплексный метод, так и графический (в случае если задача содержит две переменные). Одновременное решение задач реализуется с использованием, так называемой, двойственной симплекс-таблицы.
Подготовленные для записи в симплекс таблицу модели будут выглядеть следующим образом:
исходная задача (введем yi 0):
I) Ж = с1х1 + с2х2 + … + сnхn max.
II) y1 = -a11х1 - а12х2 - … - а1nхn + b1,
y2 = -a21х1 - а22х2 - … - а2nхn + b2,
…………………………………..
ym = -am1х1 - аm2х2 - … - аmnхn + bm.
III) хj ? 0, j = 1, 2, …, n.
двойственная задача (введем vj 0):
I) F = b1u1 + b2u2 + … + bmum min.
II) v1 = a11u1 + a21u2 + … + am1um - c1,
v2 = a12u1 + a22u2 + … + am2um - c2,
……………………………………
vn = a1nu1 + a2nu2 + … + amnum - cn.
III) ui 0, i = 1, 2, …, m.
Обе модели записываются в двойственную симплекс-таблицу следующим образом (таблица 4):
Таблица 4 - Двойственная симплексная таблица
v1 |
v2 |
… |
vn |
F |
|||
-x1 |
-x2 |
… |
-xn |
Свободные члены |
|||
u1 |
y1 |
a11 |
a12 |
… |
a1n |
b1 |
|
u2 |
y2 |
a21 |
a22 |
… |
a2n |
b2 |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
um |
ym |
am1 |
am2 |
… |
amn |
bm |
|
Свободные члены |
Z |
-c1 |
-c2 |
… |
-cn |
0 |
Замечания:
- коэффициенты подготовленной двойственной модели располагаются по столбцам, то есть в одной таблице записаны обе двойственные модели. Решая модель прямой задачи симплекс-методом, параллельно решается и модель двойственной задачи. Получив оптимальный вариант для прямой задачи, мы получаем оптимальный вариант и для двойственной;
- прежде чем составлять модель двойственной задачи, необходимо у исходной модели «выровнять» знаки, т.е. если целевая функция стремится к max, то все знаки в системе ограничений должны быть ?, а если к min, то ?. Система приводится в соответствие путем домножения обеих частей «неподходящего» неравенства на (-1). Например, чтобы записать модель, двойственную к приведенной модели
I) Z = 4x1 + 2x2 + 3x3 min.
II) -4x1 - 3x2 +x3 ? -4,
5x1 + x2+2x3 ? 6.
III) x1 ? 0, x2 ? 0, x3 ? 0,
необходимо исходную переписать в виде:
I) Z = 4x1 + 2x2 + 3x3 min.
II) 4x1 + 3x2 - x3 ? 4,
5x1 + x2+2x3 ? 6.
III) x1 ? 0, x2 ? 0, x3 ? 0.
Тогда двойственная задача будет выглядеть так:
I) F = 4u1+6u2 max.
II) 4u1 + 5u2 ? 4,
3u1 + u2 ? 2,
-u1 + 2u2 ? 3.
III) u1 ? 0; u2 ? 0;
- в центр двойственной симплекс-таблицы (таблицы 4) всегда ставится задача на max, вне зависимости от того какова целевая функция исходной задачи.
3. Основные теоремы теории двойственности и ее экономическое содержание
В качестве основной теоремы двойственности выделяют следующую формулировку: если одна из взаимно двойственных задач имеет оптимальное решение, то и другая также имеет оптимальное решение, при этом соответствующие им оптимальные значения целевых функций равны (т.е. max z = min F).
Кроме этого варианта возможны следующие взаимоисключающие случаи:
- в одной из пары двойственных задач допустимое множество не пусто, а целевая функция на этом множестве не ограничена, то у другой задачи из этой пары будет пустое допустимое множество (т.е. если в одной задаче функционал не ограничен, то задача ей двойственная не имеет решения);
- обе из рассматриваемых задач имеют пустые допустимые множества (т.е. обе не имеют решения).
С экономической стороны решение прямой задачи дает оптимальный план выпуска продукции, а решение двойственной задачи - оптимальную систему условных (или двойственных) оценок применяемых ресурсов.
Для экономических задач часто представляет интерес то, как повлияет на оптимальное решение изменение запасов сырья и изменение прибыли от единицы продукции. В связи с этим посредством двойственных оценок можно выяснить: увеличение объемов какого вида ресурсов наиболее выгодно; на сколько можно увеличить запас сырья для улучшения полученного оптимального значения целевой функции; каков диапазон изменения того или иного коэффициента целевой функции, при котором не происходит изменение оптимального решения; целесообразность включения в план новых изделий.
Центральный вопрос, который рассматривается в теории двойственности, - это вопрос о ценности ресурса. Но ценности его не рыночной, а исключительно с внутренней точки зрения данного предприятия, с точки зрения эффективного использования этого ресурса в сложившейся структуре производства, определяемой технологической матрицей и удельными прибылями. При этом оценка ценности производится только в процессе использования ресурса в одном цикле производства. Это является элементом условности. Однако из всего этого вытекает основополагающая оценка ценности ресурса - сколько прибыли может принести вовлечение в производство еще одной единицы данного ресурса.
Двойственные оценки отражают сравнительную дефицитность различных видов ресурсов в отношении принятого в задаче показателя эффективности. Двойственные оценки могут служить тонким инструментом анализа и принятия правильных управленческих решений в условиях постоянно изменяющегося производства. Приведем некоторые общие положения, вытекающие из экономического смысла двойственности задач линейного программирования и свойств оценок оптимального плана:
- исчисленные в оптимальных оценках суммарные затраты на производства каждого ингредиента не могут быть меньше, чем оценка данного ингредиента в конечном продукте;
- в оптимальном плане, обеспечивающем максимум выпуска конечного продукта при изменяющихся ресурсах, суммарные затраты ресурсов на единицу конечной продукции минимальны (иначе за счет более экономичного их использования можно было бы увеличить выпуск и тем самым улучшить оптимальный план, что противоречит понятию оптимального плана как наилучшего с точки зрения принятого критерия);
- абсолютные значения оценок можно трактовать как некоторые расчетные «цены» ресурсов и потребностей, выраженные в тех же единицах, что и критерий, а знак «+» или «-» при этих «ценах» показывает, ведет ли увеличение данного фактора к возрастанию или уменьшению значения критерия;
- использование двойственных оценок целесообразно, когда ограничивающие условия не меняются, но возникает необходимость определить целесообразность применения тех или иных новых технологических способов.
Различные виды ресурсов, ходящие в модель оптимального планирования, имеют свое конкретное содержание и специфику. Соответствующие им оценки также специфичны и рассматриваются в отдельности по каждой качественно отличной группе ресурсов.
Таким образом, двойственные оценки являются важнейшим результатом, вытекающим из теории двойственности, которая широко применяется на практике.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Построение математической модели. Выбор, обоснование и описание метода решений прямой задачи линейного программирования симплекс-методом, с использованием симплексной таблицы. Составление и решение двойственной задачи. Анализ модели на чувствительность.
курсовая работа [100,0 K], добавлен 31.10.2014Понятие теории оптимизации экономических задач. Сущность симплекс-метода, двойственности в линейном программировании. Элементы теории игр и принятия решений, решение транспортной задачи. Особенности сетевого планирования и матричное задание графов.
курс лекций [255,1 K], добавлен 14.07.2011Алгоритм решения задач линейного программирования симплекс-методом. Построение математической модели задачи линейного программирования. Решение задачи линейного программирования в Excel. Нахождение прибыли и оптимального плана выпуска продукции.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.03.2012Сущность линейного программирования. Математическая формулировка задачи ЛП и алгоритм ее решения с помощью симплекс-метода. Разработка программы для планирования производства с целью обеспечения максимальной прибыли: блок-схема, листинг, результаты.
курсовая работа [88,9 K], добавлен 11.02.2011Оптимальный план прямой задачи графическим, симплекс-методом. План двойственной задачи по первой теореме двойственности. Определение целочисленного решения графическим, методом Гомори. Сравнение значений функций целочисленного и нецелочисленного решений.
задача [128,9 K], добавлен 29.12.2013Постановка задач линейного программирования. Примеры экономических задач, сводящихся к задачам линейного программирования. Допустимые и оптимальные решения. Алгоритм Флойда — алгоритм для нахождения кратчайших путей между любыми двумя узлами сети.
контрольная работа [691,8 K], добавлен 08.09.2010Теоретическая основа линейного программирования. Задачи линейного программирования, методы решения. Анализ оптимального решения. Решение одноиндексной задачи линейного программирования. Постановка задачи и ввод данных. Построение модели и этапы решения.
курсовая работа [132,0 K], добавлен 09.12.2008Решение задачи линейного программирования симплекс-методом: постановка задачи, построение экономико-математической модели. Решение транспортной задачи методом потенциалов: построение исходного опорного плана, определение его оптимального значения.
контрольная работа [118,5 K], добавлен 11.04.2012Анализ решения задачи линейного программирования. Симплексный метод с использованием симплекс-таблиц. Моделирование и решение задач ЛП на ЭВМ. Экономическая интерпретация оптимального решения задачи. Математическая формулировка транспортной задачи.
контрольная работа [196,1 K], добавлен 15.01.2009Применение методов линейного программирования для решения оптимизационных задач. Основные понятия линейного программирования, свойства транспортной задачи и теоремы, применяемые для ее решения. Построение первичного опорного плана и системы потенциалов.
курсовая работа [280,8 K], добавлен 17.11.2011Методы определения оптимального плана производства (приобретения) продукции с учетом ограниченного обеспечения ресурсами различного вида. Технология поиска оптимального решения задач линейного программирования (ЗЛП) с помощью итоговой симплекс-таблицы.
лабораторная работа [42,8 K], добавлен 11.03.2011Классификация задач математического программирования. Сущность графического метода решения задач линейного программирования, алгоритм табличного симплекс-метода. Описание логической структуры и текст программы по решению задачи графическим методом.
курсовая работа [263,5 K], добавлен 27.03.2011Анализ метода линейного программирования для решения оптимизационных управленческих задач. Графический метод решения задачи линейного программирования. Проверка оптимального решения в среде MS Excel с использованием программной надстройки "Поиск решения".
курсовая работа [2,2 M], добавлен 29.05.2015Критерий эффективности и функции в системе ограничений. Общая постановка задачи линейного программирования. Составление математической модели задачи. Алгоритмы решения задачи симплексным методом. Построение начального опорного решения методом Гаусса.
курсовая работа [232,4 K], добавлен 01.06.2009Постановка задачи линейного программирования. Решение системы уравнений симплекс-методом. Разработка программы для использования симплекс-метода. Блок-схемы основных алгоритмов. Создание интерфейса, инструкция пользователя по применению программы.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 05.01.2015Общие задачи линейного программирования. Описание алгоритма симплекс-метода, записанного в канонической форме с односторонними ограничениями. Алгоритм построения начального опорного плана для решения задачи. Расширенный алгоритм искусственного базиса.
курсовая работа [142,9 K], добавлен 24.10.2012Постановка задачи линейного программирования и формы ее записи. Понятие и методика нахождения оптимального решения. Порядок приведения задач к каноническому виду. Механизмы решения задач линейного программирования аналитическим и графическим способами.
методичка [366,8 K], добавлен 16.01.2010Описание симплекс метода решения задачи линейного программирования. Решение задачи методом Литла на нахождение кратчайшего пути в графе, заданном графически в виде чертежа. Из чертежа записываем матрицу расстояний и поэтапно находим кратчайший путь.
задача [390,4 K], добавлен 10.11.2010Математическое программирование. Линейное программирование. Задачи линейного программирования. Графический метод решения задачи линейного программирования. Экономическая постановка задачи линейного программирования. Построение математической модели.
курсовая работа [581,5 K], добавлен 13.10.2008Методы решения задач линейного программирования: планирования производства, составления рациона, задачи о раскрое материалов и транспортной. Разработка экономико-математической модели и решение задачи с использованием компьютерного моделирования.
курсовая работа [607,2 K], добавлен 13.03.2015