- •1.Основные понятия и этапы са
- •2. Операция и ее составляющие. Этапы исо
- •Этапы операционного проекта
- •Виды математических моделей ио, примеры.
- •4. Состязательные задачи. Решение игры 2-х лиц
- •7. Примеры задач лп: игра 2-х лиц как задача лп, транспортная задача
- •В общем случае модель задачи лп имеет вид
- •Сбалансированная транспортная задача
- •8 Формы представления задач лп и способы приведения к ним
- •1. Каноническая форма задач лп
- •2. Стандартная форма задачи лп
- •9. Основные понятия лп. Свойства задач лп
- •10. Геометрия задач лп, базисные решения, вырожденность.
- •4.7. Выделение вершин допустимого множества
- •11. Понятие базиса. Переход от одного базисного решения к другому
- •12. Признак оптимальности. Определение начального базисного решения.
- •13. Алгоритм симплекс-метода
- •14. Двойственность задач лп
- •4.11.1. Запись двойственной задачи в симметричном случае
- •4.11.3. Запись двойственной задачи в общем случае
- •15.Экономическая интерпретация двойственной задачи
- •16. Теоремы двойственности
- •17. Двойственный и модифицированный симплекс-метод Модифицированный алгоритм
- •18. Параметрический анализ. Параметрирование вектора ограничениий
- •Параметрирование вектора ограничениий
- •19. Параметрирование коэффициентов линейной формы
- •20. Модели транспортных задач и их характеристика, условия разрешимости.
- •Простейшая транспортная задача (т-задача)
- •Транспортная задача с ограниченными пропускными способностями (Td - задача)
- •Транспортные задачи по критерию времени
- •21. Построение начального плана перевозок т-задачи
- •5.2.1. Построение начального плана перевозок
- •Правило северо-западного угла
- •Правило минимального элемента.
- •22.Обоснование метода потенциалов
- •5.2.3. Признак оптимальности
- •23. Алгоритм метода потенциалов.
- •24. Двойственная пара транспортных задач
- •25. Метод потенциалов для Td-задачи
- •5.5. Решение задачи по критерию времени
- •26. Приведение открытой транспортной задачи к закрытой
- •27. Транспортные задачи в сетевой постановке (транспортные сети)
- •28. Задача о максимальном потоке
- •29. Метод декомпозиции Данцига - Вулфа
- •30. Решение транспортной задачи методом Данцига-Вулфа (метод декомпозиции тз)
- •32. Целочисленное программирование
- •7.1. Проблема целочисленности
- •33. Метод отсечений
- •Пример 7.1. Выведем условие отсечения для задачи
- •34. Метод ветвей и границ
- •35. Аддитивный алгоритм
- •36. Нелинейное программирование
- •Теорема
- •37. Квадратичное программирование
- •38. Сепарабельное программирование (сп) и дробно-линейное программирование
- •8.5. Задачи дробно-линейного программирования
- •39. Метод покоординатного спуска и Хука-Дживса Метод первого порядка
- •8.8. Многомерный поиск безусловного минимума
- •8.8.1. Метод Гаусса-Зейделя (покоординатного спуска)
- •Метод Хука-Дживса (метод конфигураций) Метод первого порядка
- •Метод Хука-Дживса (метод конфигураций)
- •40. Симплексный метод поиска
- •41. Градиентные методы
- •Методы сопряженных направлений
- •43. Методы случайного поиска
- •Алгоритм с возвратом при неудачном шаге
- •Алгоритм с обратным шагом
- •Алгоритм наилучшей пробы
- •Алгоритм статистического градиента
- •44. Метод проектирования градиента
- •Метод проектирования градиента
- •45. Генетические алгоритмы
- •46. Метод штрафных функций и барьерных функций
- •Метод барьерных функций
- •47. Динамическое программирование
- •48. Распределение одного вида ресурса
- •49. Дп: задачи о кратчайшем пути и с мультипликативным критерием
- •Задача с мультипликативным критерием.
- •52. Многомерные задачи динамического программирования
- •53. Снижение размерности с помощью множителей Лагранжа
- •56. Многокритериальные задачи: постановка, проблемы, осн. Понятия, методы
- •Многокритериальная задача математического программирования
- •Где искать оптимальное решение
- •Определения
- •Условия оптимальности
- •57. Многокритериальные задачи: функция полезности, лексикографический анализ
- •Методы первой группы
- •Функция полезности
- •Решение на основе лексикографического упорядочения критериев
- •58. Методы главного критерия, свертки, идеальной точки, целевого прогр. Метод главного критерия
- •Линейная свертка
- •Максиминная свертка
- •Метод идеальной точки
- •Целевое программирование (цп)
- •59. Диалоговые методы решения задач по многим критериям
- •Метод уступок
- •Интерактивное компромиссное программирование
- •Построить таблицу
14. Двойственность задач лп
Любой задаче ЛП можно поставить в соответствие другую задачу, называемую сопряженной или двойственной. При этом исходную задачу называют прямой.
Выделяют общий и симметричный случаи двойственности. Если в прямой задаче все условия представлены в виде неравенств и все переменные ограничены по знаку, то имеет место симметричная пара двойственных задач.
Когда в исходной задаче есть равенства и/или переменные, которые не ограничены по знаку, то говорят об общем случае двойственности (симметрия моделей отсутствует).
4.11.1. Запись двойственной задачи в симметричном случае
Рассмотрим пример. Пусть некоторая фирма способна выпускать 3 вида продукции, используя 4 вида ресурсов.
Известны произведенная стоимость единицы продукции Cj, норма расхода каждого вида ресурса на единицу продукции Aij и количество ресурсов bi.
Модель прямой задачи, отражающей стремление произвести максимум продукции в стоимостном выражении, очевидна:
L=C1x1+C2x2+C3x3 max;
U1: A11x1+A12x2+A13x3 b1;
U2: A21x1+A22x2+A23x3 b2;
U3: A31x1+A32x2+A33x3 b3;
U4: A41x1+A42x2+A43x3 b4;
xj 0.
Она отвечает условиям симметрии, и модель ее двойственной задачи запишется в виде
=b1U1+b2U2+b3U3+b4U4 min;
A11U1+A21U2+A31U3+A41U4 C1;
A12U1+A22U2+A32U3+A42U4 C2;
A13U1+A23U2+A33U3+A43U4 C3;
Ui 0.
Здесь – критерий двойственной задачи, Ui – переменные двойственной задачи или, просто, двойственные переменные.
Правила, по которым составлена эта модель, включают 5 пунктов:
Если в прямой задаче целевая функция максимизируется, то в двойственной минимизируется, и наоборот.
Коэффициенты критерия двойственной задачи образуются из компонентов вектора ограничений прямой задачи.
Компоненты вектора ограничений двойственной задачи образуются из коэффициентов линейной формы (критерия) прямой задачи.
Матрица условий двойственной задачи образуется транспонированием матрицы условий прямой задачи.
Знаки неравенств двойственной задачи обратны знакам неравенств прямой.
Для однозначной записи двойственной модели в прямой задаче на максимум все неравенства следует привести к виду “меньше или равно”, а в задаче на минимум – к виду “больше или равно”.
Первые 4 правила действуют как в симметричном, так и в общем случае, а пятое правило – только в случае симметрии.
Как следует из приведенных правил, число условий двойственной задачи равно числу переменных прямой задачи, а число переменных двойственной задачи равно числу условий прямой. Если для двойственной задачи построить двойственную, то получим прямую.
Характерным примером возникновения симметричной пары двойственных задач является игра двух лиц с нулевой суммой, расмотренная в разд. 4.2.6.
4.11.3. Запись двойственной задачи в общем случае
Дополнительные правила записи двойственной задачи получим, сводя несимметричные условия прямой задачи к симметричным.
1.Среди условий прямой задачи есть равенство. Пусть таким условием является k-е, а остальные условия записаны как неравенства. Заменив k-е условие-равенство двумя неравенствами
приходим к симметричному случаю. Если новым неравенствам сопоставить неотрицательные двойственные переменные и , то в соответствии с вышеописанными правилами запишем критерий и неравенства двойственной задачи
После вынесения общих множителей за скобки получаем
Так как и входят в модель только в виде разности, то можно произвести замену и, таким образом, иметь одну двойственнную переменную, соответствующую равенству прямой задачи, но при этом она не будет ограничена по знаку.
2.Переменная xk в прямой задаче не ограничена по знаку. Заменим эту переменную всюду в модели разностью неотрицательных переменных:
Э тим переменным в двойственной задаче будут соответствовать 2 неравенства
к оторые эквивалентны равенству
Итак, в общем случае 5-е правило записи двойственной задачи включает 4 пункта, представленные в следующей таблице
-
Правило
Прямая задача
Двойственная задача
5.1
Переменная xj0
j-е условие
5.2
Переменная xj не ограничена по знаку
j-е условие =
5.3
i-е условие
Переменная Ui0
5.4
i-е условие =
Переменная Ui не ограничена по знаку
Эти правила предполагают, что прямая задача записана с критерием на максимум и неравенствами в виде “меньше или равно”. Очевидно, что в симметричном случае из 5-го правила применяются только пункты 5.1.и 5.3.
Пример 4.4. Прямая задача:
L=2x1+x2 x4+3x5 max;
5x1 7x2+4x3+2x5 8;
3x2+6x3 2x4 10;
x1+4x2+x3 3x4=5;
9x1 x2+5x4 4x5 16;
x10, x30, x40.
Перепишем эту модель, изменив знаки 2-го и 4-го неравенств и сопоставив условиям двойственные переменные:
L=2x1+ x2 x4+3x5 max;
U1: 5x1 7x2+4x3 +2x5 8;
U2: 3x2 6x3 + 2x4 10;
U3: x1+ 4x2+ x3 3x4 = 5;
U4: 9x1 + x2 5x4 + 4x5 16;
x10, x30, x40.
В соответствии с правилами для общего случая записываем модель двойственной задачи
=8U110U2+5U316U4 min;
5U1 +U3 9U4 2;
7U13U2+4U3 + U4=1;
4U1 6U2 + U3 0;
2U2 3U35U4 1;
2U1 + 4U4=3;
U1 0, U2 0, U4 0.