- •Математическое моделирование Учебное пособие
- •Раздел 1 Введение
- •Раздел 2 Задачи линейного программирования на примере задачи об оптимальном использовании ресурсов
- •Раздел 3 Графический метод решения в случае двух переменных
- •Раздел 4 Симплекс-метод
- •Раздел 5 Решение задачи об оптимальной диете: симплекс-метод в случае задачи на минимум
- •Раздел 6 Двойственная задача линейного программирования на примере задачи торга
- •Раздел 7 Теоремы двойственности, их применение
- •Раздел 8 Транспортная задача
- •Раздел 9 Задача линейного программирования с ограничениями целочисленности
- •Раздел 10 Решение задачи о наилучшем потребительском выборе
- •Раздел 11 Матричные игры двух лиц с нулевой суммой, разрешимость в чистых и смешанных стратегиях.
- •Раздел 12 Решение матричной игры в смешанных стратегиях
- •Раздел 13 Графический метод нахождения смешанных стратегий, сведение матричной игры к задаче линейного программирования.
- •Раздел 14 Модель Леонтьева межотраслевого баланса
- •Литература
Раздел 6 Двойственная задача линейного программирования на примере задачи торга
Вернёмся к экономическому примеру раздела 2 − заводу, выпускающему два вида продукции. Мы рассматривали задачу линейного программирования, связанную с выбором оптимального плана. Сейчас мы определим некоторую связанную с ней задачу, которую назовём двойственной по отношению к исходной.
Представим себе, что на календаре – 90-е годы, экономический кризис; и представим некоторую фирму, оптом скупающую у предприятий сырье с целью выгодной перепродажи за границу. И вот её представители начинают переговоры с рассматриваемым нами заводом. Их цель: скупить (по возможности дёшево) всё наше сырьё. Мы также отстаиваем свою выгоду. Начинается торг. Пусть − обсуждаемые цены за единицу сырья , , . Пусть на наших складах хранится запас сырья на месяц, и переговоры ведутся именно об этих объёмах. Тогда, с учётом запаса сырья в расчёте на одни сутки, мы получаем, что цель фирмы-перекупщика в ходе торга – это
(6.1)
(т.е. минимизация цены суточного запаса трёх видов сырья). Наш завод имеет дело со следующей альтернативой: либо использовать сырьё для производства и получить прибыль с конечной продукции, либо продать всё сырье перекупщику. Разумеется, мы выберем второй вариант только в том случае, если он будет нам более выгоден. Запишем это требование математически. Для этого обратимся к матрице технологических коэффициентов:
-
1
3
1
1
2
1
Отсюда видно, что если мы используем 1 ед. сырья , 1 ед. сырья и 2 ед. сырья в производстве (одной единицы продукции , разумеется), то получим прибыль в 2 денежные единицы (по условию). Значит, перекупщик должен предложить нам не меньше за всё это сырьё, т.е. мы потребуем, чтобы выполнялось неравенство . Аналогично, рассматривая выгодность сделки по отношению к второму виду продукции, получаем неравенство . (Очевидно, что равенства нас устраивают, т.к. мы получаем ту же самую прибыль безо всяких усилий!). Итак, в совокупности наши условия на переговорах имеют вид:
(6.2)
Задача линейного программирования (6.1)-(6.2) называется, по определению, двойственной по отношению к исходной задаче (2.1)-(2.2) из раздела 2.
Правило построения двойственной задачи может быть усмотрено из следующей таблицы:
-
запасы
1
3
12
1
1
6
2
1
10
Прибыль
2
3
(6.3)
Сравнивая данную таблицу с формулировками задач (2.1)-(2.2) и (6.1)-(6.2), мы видим, что в исходной задаче ограничения и целевая функция записываются «по строкам», а в двойственной – «по столбцам». При этом в исходной задаче все ограничения – неравенства « » и целевая функция максимизируется, а в двойственной задаче все ограничения – « » и целевая функция минимизируется. Ясно, что исходная задача однозначно восстанавливается по двойственной. Таким образом, имеются естественные пары взаимно-двойственных задач.