5.4.2 Взаимно двойственные задачи линейного программирования и их свойства

Рассмотрим формально две задачи I и II линейного программирования, представленные в таблице 4.1, абстрагируясь от содержательной интерпретации параметров, входящих в их экономико-математические модели. Обе задачи обладают следующими свойствами:

1. В одной задаче ищут максимум линейной функции, в другой -минимум.

2. Коэффициенты при переменных в линейной функции одной за­дачи являются свободными членами системы ограничений в другой.

3. Каждая из задач задана в стандартной форме, причем в задаче максимизации все неравенства вида <, а в задаче минимизации - все неравенства вида .

4. Матрицы коэффициентов при переменных в системах ограни­чений обеих задач являются транспонированными друг к другу.

для задачи I

для задачи II

5. Число неравенств в системе ограничений одной задачи совпа­дает с числом переменных в другой задаче.

6. Условия неотрицательности переменных имеются в обеих задачах. Две задачи I и II линейного программирования, обладающие ука­занными свойствами, называются симметричными взаимно двойственными задачами. В дальнейшем для простоты будем называть их просто двойственными задачами.

Исходя из определения, можно предложить следующий алгоритм составления двойственной задачи.

1. Привести все неравенства системы ограничений исходной задачи к одному смыслу: если в исходной задаче ищут максимум линейной функции, то все неравенства системы ограничений привести к виду < , а если минимум – к виду  . Для этого неравенства, в которых дан­ное требование не выполняется, умножить на -1.

2. Составить расширенную матрицу системы А_i, в которую вклю­чить матрицу коэффициентов при переменных А, столбец свободных членов системы ограничений и строку коэффициентов при перемен­ных в линейной функции.

3. Найти матрицу , транспонированную к матрице А_i.

4. Сформулировать двойственную задачу на основании полученной матрицы и условия неотрицательности переменных.

Пример.

Составить задачу, двойственную следующей задаче:

при ограничениях:

Решение. 1. Так как исходная задача на максимизацию, то приведём все неравенства системы ограничений к виду , для чего обе части первого и четвёртого неравенства умножим на –1. Получим

2. Составим расширенную матрицу системы

3. Найдём матрицу , транспонированную к А,

4. Сформулируем двойственную задачу:

при ограничениях:

5.4.3 Первая теорема двойственности

Связь между оптимальными решениями двойственных задач устанавливается с помощью теорем двойственности.

Сформулируем первую (основную) теорему двойственности: если одна из взаимно двойственных задач имеет оптимальное решение, то его имеет и другая, причём оптимальные значения их линейных функций равны:

или ,

где Х* = (х*₁, х*₂, …, х*_n) и Y* = (y*₁, y*₂, …, y*_m).

Если линейная функция одной из задач не ограничена, то условия другой задачи противоречивы.

Рассмотрим примеры, подтверждающие справедливость первой теоремы двойственности.

Задача 5.1. Даны две взаимно двойственные задачи:

I.

при ограничениях:

II.

при ограничениях:

Задача I об использовании ресурсов (см. разд. 1.4) и двойственная ей задача II были решены ранее (см. разд. 3.1, 3.3 задачи 3.1, 3.2) и получены оптимумы линейных функций F_max = 24 для задачи I и Z_min = 24 для задачи II, т.е. заключение первой части основной теоремы двойственности верно.

Экономический смысл первой (основной) теоремы двойственности: план производства Х* = (х*₁, х*₂, …, х*_n) и набор цен (оценок) ресурсов Y*= (y*_1­, y*₂, …, y*_m) оказываются оптимальными только тогда, когда прибыль (выручка) от продукции, найденная при «внешних» (известных заранее) ценах с₁, с₂, …, с_n, равна затратам на ресурсы по «внутренним» (определяемым только из решения задачи) ценам. Для всех же других планов прибыль (выручка) от продукции всегда меньше (или равна) затрат на ресурсы, т.е.

F (X)  Z (Y).

Так, в рассмотренной выше задаче оптимумы прибыли от продукции F_max и затрат на ресурсы Z_min равны 24 руб., для всех остальных планов F(X) 24, Z (Y)  24.

Экономический смысл теоремы двойственности можно интерпретировать и так: предприятию безразлично, производить ли продукцию по оптимальному плану X* = (x*₁, x*₂, …, x*_n) и получить максимальную прибыль (выручку) F_max либо продавать ресурсы по оптимальным ценам Y* = (y*₁, y*₂, …, y*_m) и возместить от продажи равные её минимальные затраты на ресурсы Z_min.