- •Введение
- •Лекция 1 Симплекс-метод
- •1.1 Общая постановка задачи линейного программирования
- •1.2 Некоторые свойства планов
- •1.3 Алгоритм симплекс-метода
- •Лекция 2 Двойственная задача. Двойственный симплекс-метод. Комбинированный метод решения злп
- •2.1 Постановка двойственной задачи
- •2.2 Основные теоремы о двойственности
- •2.3 Решение двойственных задач
- •2.4 Двойственный симплекс-метод
- •Лекция 3 Анализ чувствительности оптимального решения
- •3.1 Матричное представление симплекс-таблиц
- •Анализ чувствительности
- •3.2.1 Изменения, влияющие на допустимость решения
- •3.2.2 Изменения, влияющие на оптимальность решения
- •Лекция 4 Целочисленное линейное программирование
- •4.1 Метод ветвей и границ
- •4.2 Метод отсекающих плоскостей
- •Лекция 5 Методы решения транспортной задачи
- •5.1 Решение транспортной задачи
- •5.1.1 Постановка транспортной задачи
- •6.1.2 Интерпретация метода потенциалов как симплекс-метода
- •5.1.3 Определение начального решения
- •5.1.4 Метод потенциалов
- •5.2 Задача о назначениях
- •Лекция 6 Введение в нейронные сети
- •6.1 История нейронных сетей
- •6.2 Актуальность нейронных сетей
- •6.3 Свойства нейронных сетей
- •6.4 Классификация нейронных сетей
- •6.5 Представление знаний в нейронных сетях
- •Лекция 7 Биологическая и математическая модель нейрона. Персептрон
- •7.1 Модель нейрона
- •7.2 Функции активации в нейронных сетях
- •1 Единичный скачок или жесткая пороговая функция
- •2 Линейная пороговая функция
- •3 Сигмоидальная функция или сигмоид
- •4 Радиально-базисная функция
- •7.3 Обучение нейронной сети
- •7.4 Персептрон
- •Лекция 8 Алгоритм обратного распространения ошибки
- •8.1 Многослойные нейронные сети. Структура
- •8.2 Вывод основных формул алгоритма обратного распространения ошибки
- •Лекция 9 Рекуррентный метод наименьших квадратов
- •9.1 Применение рекуррентного метода наименьших квадратов для обучения нейронных сетей (rls)
- •Библиографический список
- •Заключение
- •Приложение а
2.2 Основные теоремы о двойственности
Связь между оптимальными решениями двойственных задач устанавливается с помощью теорем о двойственности.
Теорема 1 Если одна из двойственных задач имеет оптимальное решение, то другая также имеет оптимальное решение, причем для любых оптимальных решений ивыполняется равенство
(2.5)
Если одна из двойственных задач неразрешима ввиду того, что то другая задача не имеет допустимых решений (ограничения противоречивы).
Экономический смысл первой теоремы о двойственности. План производства х=(х1, x2, … , xn) и набор цен на ресурсы y=(y1, y2, … , ym) оказывается оптимальным тогда и только тогда, когда прибыль от реализации продукции, полученная при «внешних» (известных заранее) ценах c1, c2, … , cn, равна затратам на ресурсы по «внутренним» (определяемым только из решения задачи) ценам y1, y2, …. , ym . Для всех остальных планов x и y обеих задач прибыль от продажи продукции всегда будет меньше (или равна) затратам на ресурсы.
Другими словами, предприятию безразлично, производить ли продукцию по оптимальному плану и получить максимальную прибыль либо продавать ресурсы по оптимальным ценам и возместить от продажи равные ей минимальные затраты на ресурсы.
Теорема 2 (о дополнительной нежесткости) Для оптимальности решений ипары двойственных задач необходимо и достаточно, чтобы они удовлетворяли системе уравнений
(2.6)
Теоремы 1,2 позволяют определить оптимальное решение одной из пары двойственных задач по решению другой.
Двойственные оценки являются:
показателем дефицитности ресурсов и продукции. Это свойство следует из теоремы 1: величина является оценкойi-го ресурса; чем больше значение оценки , тем выше дефицитность ресурса; для недефицитного ресурса;
показателем влияния ограничений на значение целевой функции. Из теоремы 1 следует, что при незначительном приращении bi является точной мерой влияния ограничений на целевую функцию. Поэтому практический интерес представляет определение предельных значений ограничений (нижней и верхних) границ, в которых величины оценок остаются неизменными;
показателем эффективности производства отдельных видов продукции с позиций критерия оптимальности. Это свойство следует из теоремы 2; его суть заключатся в том, что в оптимальный план может быть включена лишь та продукция j-го вида, для которой выполняется условие
инструментом сопоставления суммарных условных затрат и результатов.Это свойство следует из теоремы 1, в которой устанавливается связь между значениями целевой функции прямой и двойственной задач.
2.3 Решение двойственных задач
Рассмотрим решение задач с использованием теорем о двойственности на нашем сквозном примере.
Исходная задача |
Двойственная задача |
| |
|
|
|
|
а) Зная решение исходной задачи, необходимо, не решая двойственную задачу, найти решение двойственной задачи.
Так как , то ограничения двойственной задачи можно записать в виде системы
Подставим в систему ограничений исходной задачи:
Тогда система ограничений двойственной задачи примет вид
Отсюда , при этом .
б) Пусть теперь дано решение двойственной задачи.
Найдем решение исходной задачи.
Так как y1>0 y2>0 и y3=0, y4=0, то по 2-й теореме о двойственности первое и второе неравенства в исходной задаче в ограничениях превращаются в равенства:
Откуда .