
- •33.Правило умножения матриц
- •34.Свойство системы линейных уравнений, содержащих тривиальное уравнение
- •35.Свойства свободных неизвестных в разрешенной системе уравнений.
- •36. Элементарные преобразования системы линейных уравнений
- •37. Существование ненулевого решения у системы линейных однородных уравнений.
- •38.Примеры линейно зависимых и линейно независимых систем векторов.
- •39. Свойства системы векторов
- •40. Единственность разложения вектора системы векторов по базису этой системы.
- •41. Максимально линейно независимая часть системы векторов и базис этой системы
- •42 Простейшие св-ва задач линейного программирования.
- •43 Примеры задач линейного программирования: выпуск продукции, рацион, транспортная, портфель ценных бумаг.
- •44. Существование опорного решения кзлп
- •45. Существование базиса опорного решения кзлп
- •46. Число ненулевых координат у любого опорного решения кзлп задачи.
- •47. Единственность базиса у невырожденного опорного решения кзлп.
- •48. Базис системы векторов условий кзлп и опорные решения этой задачи.
- •49. Число опорных решений кзлп.
- •50. Условие соответствия базисв системы векторов кзлп базису некоторого опорного решения этой задачи.
- •51.Теорема об оптимальных решениях кзлп
- •52) Свойства симплекс таблицы: структура вектора ограничений, оценки базисных векторов и значение целевой функции.
- •53.Лемма о целевой функции.
- •54.Достаточное условие оптимальности опорного решения канонической задачи линейного программирования на минимум
- •55. Условия неограниченности целевой функции канонической задачи линейного программирования на минимум
- •56. Решение канонической задачи линейного программирования на минимум симплекс методом, критерии выбора вектора вводимого в базис и выводимого из базиса
- •57 Конечность симплекс метода при решении кзлп на минимум
- •58 Условие разрешимости кзлп на минимум
- •59 Основные свойства искусственной кзлп
- •60.Теорема о методе искусственного базиса.
- •61. Свойства взаимно двойственных задач лп
- •63. Экономическая интерпретация взаимно двойственных задач.
- •64. Достаточное условие оптимальности опорного решения транспортной задачи линейного программирования и решение этой задачи методом потенциалов.
61. Свойства взаимно двойственных задач лп
10 . Если векторы α=(k1,…,kn) и β=( L1 ,….,Lm ) является допустимыми решениями взаимно двойственных задач ЛП (1)(4) и (1’) –(4’) cсоответственно, то f (α)≤ φ(β) .
Значение целевой функции ЗЛП (1)-(4) на допустим векторе α=(k1,…,kn) с учетом доказанной леммы можно записать в виде
F(α)=γ1k1+…+γтkn+γ0≤(
аi1
Li)
k1+…+
(
in
L ) kn +γ0 =
=(a11 L1+…+aml Lm) k1 +…+(a1n L1 +….+amn Lm) kn +γ0= = ( a11k11+….+a1nkn)
L1+….+ (am1k1+….+amnkn) Lm+ γ0 =
=
(
1jkj)
L1 +…+ (
mjkj)
Lm + γ0 = b1 L1 +….+ bm Lm + γ0 ≤φ (β)
Следовательно, f (α)≤(β).
20. Если векторы α0 β0 являются допустимыми решениями взаимно двойственных задач ЛП (1-4) и (1’)-( 4') соответственно и f (α0) = φ (β0), то векторы α0 β0 - оптимальные решения этих задач соответственно.
Для произвольного допустимого решения α задачи ЛП (1)-(4)
По свойству 10 выполняется неравенство f (α0) ≤ φ (β0). Так как по условию f (a0)= φ (β0),то f(α)≤f (α0) и по определению вектор α0 является оптимальным решением ЗЛП (1)-(4).
Оптимальность вектора β0 доказывается аналогично.
30.Если целевая функция одной из взаимно двойственных задач ЛП неограниченна на множестве допустимых решений этой задачи, то другая взаимно двойственная задача ЛП не имеет одного допустимого решения, т.е. система условий этой задачи является несовместимой.
Док-во проведем от противного. Пусть целевая функция - φ (β) задачи ЛП (1’)-( 4') неограниченна снизу на множестве допустимых решений, а задача ЛП (1)-(4) имеет допустимое решение – α. Тогда по свойству 10 для любого допустимого решения –β задачи ЛП (1’)-( 4') должно выполняться другое неравенство f(α)≤φ (β). Это неравенство противоречит неограниченности снизу целевой функции φ(β) на множестве допустимы решений этой задачи. След-но, задача ЛП (1)-(4) не имеент ни одного допустимого решения , т.е. система условий задачи несовместна.
62. ПЕРВАЯ И ВТОРАЯ ТЕОРЕМА ДВОЙСТВЕННОСТИ .
Теорема 1. Если одна из взаимно двойственных задач ЛП имеет оптимальное решение, то и другая взаимно двойственная задача ЛП имеет оптимальное решение , при этом значения целевых функций на оптимальных решениях этих задач совпадают.
Если же целевая функция одной из взаимно двойственных задач ЛП неограниченна на множестве допустимых решений, то вторая из взаимно двойственных задач ЛП не имеет ни одного допустимого решения , т.е. система условий второй задачи несовместима.
Док-во Т.следует из сформулир выше свойств.
Теорема 2. Пусть вектора α0 = (x10,….,xn0) и β0=(y10,…,ym0) являются допустимыми решениями взаимно двойственных задач ЛП (1)-(4) и (1’)-(4’) соответственно. Для того , чтобы векторы α0 и β0 были оптимальными решениями этих задач необходимо и достаточно выполнение следующих равенств :
X
j0
(
ij
yi0
–yj)
= 0, J=1,2,…...,
n;
Yi0 ( ij xi0 –bj) = 0, I = 1,2,….,m.
Необходимость. Пусть вектор α0 β0 оптимальные решения взаимно двойственных задач ЛП (1)-(4) и (1’) - (4’) соответственно. Тогда по свойству 20 выполняется равенство f (α0 ) =φ (β0) , которое можно записать в виде : γ1 x10 +….+ γn xn0 +γ0 = b1 y10 +…+ bmym0+γ0.
Э
то
равенство с учетом соотношения (L2),
т.е.(
ij
yi0)xj0
≥γjxj0
,j=1,2,…..,n,
равносильно неравенству:
(
i1
yi0)
x10
+….+ (
iт
yi0)
xт0
≥ b1y10+….+
bmym
0
(a11y10+….+ amiym0) x10 +….+ (a1ny10+….+amnym0) xn0 + γ0≥ b1 y10 +….+bmym0
(
a11x10
+…+ a1nxn0
–b1)
y10
+…+ (am1x10
+….+ amnxn0
-bm)ym≥
0
( a1j xj0 –b1) y10 +….+ ( mj xj0 –bm) ym0 ≥0
В то же время , из условий задач 1)-(4) и (1’) - (4’)следует, что каждое слагаемое в последнем неравенстве неположительное. Поэтому и все выражение в левой части этого неравенства не положительно. Следовательно , в последнем соотношении должно быть равенство . т.е.,
( 1j xj0 –b1) y10 +….+ ( mj xj0 –bm) ym0 =0
Однако сумма неположительных слагаемых может равняться нулю только тогда,когда каждое слагаемое ранво нулю,т.е.
Yi0
(
mj
xj0
–bi)
=0, i= 1,2,…,m.
Таким образо необходимость для выполнения второго соотношения в утверждении теоремы доказана.
Необходимость для выполнения первого соотношения в утверждении теоремы доказывается аналогично.
Достаточность. Пусть выполняются равенства:
{ xj0(∑mi=1aijyj0-yj)=0, j=1,2,…,n;
{yi0(∑nj=1aijx0j-bi)=0, i=1,2,…,m.
Тогда f(a0)=y1x10+…+ynxn0+y0=xj0(∑aijyi0)+…+xj0(∑aijyi0)+y0=(a11y10+…+am1ym0)x10+…+(a1ny10+…+amnym0)xn0+y0=
=b1y10+…+bmym0+y0=φ(ß0)
Т.е. f(a0)= φ(ß0). Откуда с учётом свойства 20 следует, что векторы a0 и ß0 оптимальные решения взаимно двойственных задач ЛП (1)-(4) и (1’)-(4’) соответственно.