
- •Министерство науки и образования российской федерации
- •Содержание
- •1. Основные понятия теории игр.
- •2. Математическая модель игры.
- •3. Игры с природой
- •4. Биматричные игры
- •4.1. Примеры биматричных игр
- •4.2. Смешанные стратегии
- •4.3. 2 2 - Биматричные игры. Ситуация равновесия
- •4.4. Поиск равновесных ситуаций
- •4.5. Некоторые итоги
- •5. Понятие коалиционных игр.
- •Примеры
- •Пример 2
- •Задания и задачи
- •Рекомендуемые темы рефератов
- •Вопросы для подготовки к зачету
- •Список рекомендуемой литературы
- •1. Моделирование задачи оптимизации методами линейного программирования.
- •2. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
- •3. Общая задача линейного программирования.
- •6. Двойственная задача линейного программирования.
6. Двойственная задача линейного программирования.
В П.2 мы рассматривали общую задачу линейного программирования. Рассмотрим теперь другую экономическую задачу на том же предприятии с теми же исходными данными.
Необходимо определить такие цены
(y1 0, y2 0,…, ym 0 ) (П.6)
всех ресурсов, чтобы сумма потраченных средств на их приобретение была бы минимальна, т.е.
Z = b1 y1 + b2 y2 +…+ bm ym min. (П.7)
С другой стороны, предприятию будет выгодно продать ресурсы в случае, если выручка от их продажи будет не менее той суммы, которую предприятие может получить при изготовлении продукции из этих ресурсов. Т.к., на производство единицы продукции j расходуется a1j единиц ресурса 1, a2j единиц ресурса 2,…, amj единиц ресурса m, то для обеспечения выгодности продажи ресурсов необходимо выполнение следующих неравенств:
a11
y1
+ a21
y2
+…+ am1
ym
с1,
a12 y1 + a22 y2 +…+ am2 ym с2,
…………………………………. (П.8)
a1n y1 + a2n y2 +…+ amn ym сn,
Полученная экономико-математическая модель называется двойственной или сопряженной по отношению к исходной.
Цены ресурсов y1, y2,…, ym получили различные названия: учетные, неявные, теневые. В отличие от «внешних» цен с1, с2 ,…, сn на продукцию, известных, как правило, до начала производства, цены ресурсов y1, y2,…, ym являются внутренними, ибо они определяются непосредственно в результате решения задачи, поэтому их чаще называют объективно обусловленными оценками ресурсов (Л.В.Канторович).
Построим двойственную задачу для примера П.1:
Z = 12 y1 + 18 y2 +15 y3 min. (П.9)
2
y1
+ 2
y2
+ y3
5,
y1 + 3 y2 + 3 y3 6, (П.10)
y1 0, y2 0, y3 0.
Из алгебраических соображений легко показать, что F Z, откуда maxF=minZ, если они существуют (основная теорема двойственности).
В нашем примере 2.1 maxF = minZ = 40.5, и объективно обусловленные оценки y1= 0.75, y2 = 1.75, y3 = 0, вычисленные простым счетом в П.5, являются решением двойственной задачи (П.9)-(П.10).
Действительно, 120.75 + 181.75 + 150 = 40.5.
Из выражения (П.9) видно, что если увеличить в условии задачи какое-либо ресурсное ограничение bi на единицу, то Z (и следовательно F) также увеличится ровно на yi.
Однако прямая и двойственная ей задача линейного программирования имеют и экономическое истолкование. Так, в задачах на распределение ограниченных ресурсов в производстве оптимальный план можно получить, либо минимизируя издержки для заданной программы, либо максимизируя выпуск при заданной общей сумме издержек. Двойственными аспектами одной и той же задачи являются распределение ресурсов и оценка их. Если для ресурсов не существует рыночных цен, то необходимо их создать, ввести систему условных или расчетных цен.
Рассмотрим теперь пример П.2 и построим для него двойственную задачу. Напомним, что в этом примере из сена и концентратов необходимо составить суточный рацион питания, калорийность которого 20 кормовых единиц, содержание белка 2000 гр., а кальция 100 грамм. Цена сена 1.5, а концентратов 2.5 усл.единиц за 1 кг. Пусть y1, y2, y3 - наша оценка (за единицу) полезности каждого из этих показателей. Тогда общая (условная) оценка рациона питания:
Z = 20 y1 + 2000 y2 +100 y3.
Мы будем стремиться максимизировать Z. Если 1 кг. сена содержит 0.5 кормовых единиц, 50г белка и 10 г кальция, то оценка его питательного содержания, т.е. 0.5 y1 + 50 y2 + 10 y3 , не может превышать его рыночной цены (1.5). Аналогично этому для концентратов оценка питательных веществ, равная y1 + 200y2 + 2y3, не может превышать 2.5. Следовательно, двойственную задачу можно сформулировать таким образом:
Найти такие оценки питательных веществ, чтобы
Z = 20 y1 + 2000 y2 +100 y3 mах (П.11)
при условии
0.5
y1
+ 50
y2
+ 10
y3
1.5,
y1 + 200 y2 + 2 y3 2.5, (П.12)
y1 0, y2 0, y3 0.
Мы получили двойственную задачу к примеру П.2, в котором требовалось найти минимальную стоимость входящих в рацион продуктов питания при заданных рыночных ценах на эти продукты и при соблюдении ограничений в отношении потребности в питательных веществах. После введения условных оценок показателей питательности возникает двойственная задача (П.11)–(П.12), где требуется максимизировать условную оценку рациона питания при соблюдении ограничений, согласно которым расходы в расчете за единицу продукта не могут превышать его заданной рыночной цены. Цель первой, прямой задачи заключается в том, чтобы закупаемые продукты были, возможно, более дешевыми, удовлетворяя вместе с тем требованиям в отношении питательной ценности, а цель сопряженной двойственной задачи – в том, чтобы при заданных рыночных ценах на продукты получить рацион наиболее высокопитательный.
Имея краткую запись общей задачи линейного программирования в виде:
F
=
max
при ограничениях:
bi
(i=1,2,…,
m),
xj 0 (j=1,2,…n).
можно так же кратко записать двойственную к ней задачу:
m
Z = biyi min
i=1
при ограничениях:
m
aijyi cj (j=1,2,…, n),
i=1
yi 0 (i=1,2,…, m).
Пример П.3. Дана исходная задача:
максимизировать линейную функцию F = 2х1 + 3х2 max
при ограничениях x1 + 3x2 18,
2x1 + x2 16,
x2 5,
3x1 21,
x1 0, x2 0.
Требуется составить задачу, двойственную к исходной задаче.
Решение.
Сформулируем двойственную задачу:
Z = 18 y1 + 16y2 + 5 y3 + 21 y4 min
при ограничениях y1 + 2y2 + 3y4 2,
3y1 + y2 + y3 3,
yi
0, i
= 1, 4.