Двойственность в линейном программировании

Теорема двойственности гласит: если из пары двойственных задач одна обладает оптимальным планом, то и другая имеет решение, причем для экстремальных значений линейных функций выполняется соотношение minZ =maxf. Если линейная функция одной из задач не ограничена, то другая не имеет решения

Доказательство.

Будем считать, что исходная задача имеет оптимальный план. План определен симплексн

ым методом. Можно считать, что конечный базис состоит из т первых векторов A1, A2,…, Am.

Будем считать, что D является матрицей, составленной из компонент векторов конечного базиса A1, A2., Am Приведенная выше таблица состоит из коэффициентов разложения векторов A1, A2,…, An исходной системы по векторам базиса. В этой таблице каждому вектору A j соответствует вектор Xj.

Используя соотношения (1.3) и (1.4), получаем:

(1.5) A=D, D-1A=

(1.6) A0 =DX*; D-1A0 =X

(1.7) min Z= C*X*,

(1.8) = C* – C > 0,

где С=(C1, C2,…, Cm), С=(C1, C2,…, Cm, Cm +1,…, Cn), a=(CX1–C1; СХ2 – С2,…, CXn–Cn)=(Z1–С; Z2-C2;…, Zn–Cn) – вектор, компоненты которого неположительны, так как они совпадают с Zj–Cj>0, соответствующими оптимальному плану.

Оптимальный план исходной задачи имеет вид X=D-1А0, поэтому оптимальный план двойственной задачи ищем в виде

(1.9) Y = C*D-1

Покажем, что Y* действительно план двойственной задачи. Для этого ограничения (1.2) запишем в виде неравенства YA-С>0, в левую часть которого подставим Y*. Тогда на основании (1.9), (1.5) и (1.8) получим

YА–С=С*D-1А–С=С-С>0, откуда находим Y*A>С

Так как Y* удовлетворяет ограничениям (1.2), то это и есть план двойственной задачи. При этом плане значение линейной функции двойственной задачи f(Y)=Y*A0.Учитывая соотношения (1.9), (1.6) и (1.7), имеем

(1.10) f (Y) = Y*A0=C * D-1A0= C*X = minZ(X)

Таким образом, значение линейной функции двойственной задачи от Y численно равно минимальному значению линейной функции исходной задачи

Докажем теперь, что Y* является оптимальным планом. Умножим (1.1) на любой план Y двойственной задачи, а (1.2) – на любой план X исходной задачи: YAX=YA0=f(Y), YAX>СХ=Z(X), отсюда следует, что для любых планов Х и Y выполняется неравенство

(1.11) f(Y)>Z(X)

Этим же соотношением связаны и экстремальные значения maxf(Y)>minZ(Х). Из последнего неравенства заключаем, что максимальное значение линейной функции достигается только в случае, если maxf(Y)=minZ(X), но это значение f(Y) достигает при плане Y, следовательно, план Y – оптимальный план двойственной задачи.

Аналогично можно доказать, что если двойственная задача имеет решение, то исходная также обладает решением и имеет место соотношение maxf(Y)=minZ(X)

Для доказательства второй части теоремы допустим, что линейная функция исходной задачи не ограничена снизу. Тогда из (1.11) следует, что f(Y) – Y. Это выражение лишено смысла, следовательно, двойственная задача не имеет решений.

Аналогично предположим, что линейная функция двойственной задачи не ограничена сверху. Тогда из (1.11) получаем, что Z(X)+Y. Это выражение также лишено смысла, поэтому исходная задача не имеет решений.

Доказанная теорема позволяет при решении одной из двойственных задач находить оптимальный план другой. Здесь матрица-строка С = (0; 1; 0; –1; – 3, 0), матрица-столбец

1 1 2 0 -1 1 0

A 0 = 2 A = 0 -4 1 2 -1 0

3 0 3 0 0 1 1

1 0 0

2 -4 3

A «’ = 0 1 0

-1 2 0

1 -1 0

0 0 1

Двойственная задача. Найти максимальное значение линейной функции f=y1+2y2+5y3 при ограничениях

y1> 0

2y1 – 4y2 + 3y3 > 1,

y2 > 0,

(-y1) + 2y2 >(-1),

y1 – y2 + y3 = -3, y3 > 0

Оптимальный план исходной задачи X = (0; 1/3; 0; 11/3; 4; 0), при котором получим Zmin= -46/3. Используя эту итерацию, найдем оптимальный план двойственной задачи. Согласно теореме двойственности оптимальный план двойственной задачи находится из соотношения Y= C*D-1, где матрица D-1 - матрица, обратная матрице, составленной из компонент векторов, входящих в последний базис, при котором получен оптимальный план исходной задачи. В последний базис входят векторы A5, A4, A2; значит,

1 -1 2

D = (A 5, A 4, A 2) = -1 2 -4

1 0 3

Обратная матрица D -1 образована из коэффициентов, стоящих в столбцах A1, A3, A6 четвертой итерации:

2 1 0

D -1 = -1/3 1/3 2/3

-2/3 -1/3 1/3

Из этой же итерации следует С = (–3; –1; 1). Таким образом

2 1 0

Y=С*D-1 =(-3; – 1; 1) -1/3 1/3 2/3

-2/3 1/3 1/3

Y=(-19/3; – 11/3; – 1/3),

т.е. yi =С*Хi, где Хi – коэффициенты разложения последней итерации, стоящие в столбцах векторов первоначального единичного базиса.

Итак, i-ю двойственную переменную можно получить из значения оценки (m+1) – й строки, стоящей против соответствующего вектора, входившего в первоначальный единичный базис, если к ней прибавить соответствующее значение коэффициента линейной функции:

у1 =–19/3+0=–19/3; y2 =-11/3+0=-11/3; у3 =-1/3+0=-1/3

При этом плане maxf=-46/3

1.2.2 Симметричные двойственные задачи

Разновидностью двойственных задач линейного, программирования являются двойственные симметричные задачи, в которых система ограничений как исходной, так и двойственной задач задается неравенствами, причем на двойственные переменные налагается условие неотрицательности.

Исходная задача. Найти матрицу-столбец Х=(x1, x2,…, xn), которая удовлетворяет системе ограничений

(1.12). АХ>А0, Х>0 и минимизирует линейную функцию Z=СХ

Систему неравенств с помощью дополнительных переменных можно преобразовать в систему уравнений, поэтому всякую пару симметричных двойственных задач можно преобразовать в пару несимметричных, для которых теорема двойственности уже доказана.

Используя симметричность, можно выбрать задачу, более удобную для решения. Объем задачи, решаемой с помощью ЭВМ, ограничен числом включаемых строк, поэтому задача, довольно громоздкая в исходной постановке, может быть упрощена в двойственной формулировке. При вычислениях без помощи машин использование двойственности упрощает вычисления.

Очевидно, для того чтобы записать двойственную задачу, сначала необходимо систему ограничений исходной задачи привести к виду. Для этого второе неравенство следует умножить на -1.

1.3 Виды математических моделей двойственных задач

Основываясь на рассмотренных несимметричных и симметричных двойственных задач отметим, что пары двойственных задач математических моделей могут быть представлены следующим образом:

· Симметричные задачи

(1) Исходная задача Двойственная задача

Zmin=CX; fmax =Y>A0;

AX=A0; YA=С

X>0 Y>0

(2) Исходная задача Двойственная задача

Zmax =CX; fmin =YA0;

AX=A0; YA=С

X>0 Y>0

· Несимметричные задачи

(3) Исходная задача Двойственная задача

Zmin=CX; fmax=YA0;

AX=A0; YA=С

X>0

(4) Исходная задача Двойственная задача

Zmax=CX; fmin=YA0;

AX=A0; YA=С

X>0

Поэтому до того, как сформулировать двойственную задачу для данной исходной, необходимо систему ограничений исходной задачи преобразовать должным образом.

 Скачать реферат