
- •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.