- •Тема 2. Методи розв’язування задач лінійного програмування
- •2.1. Формальна постановка задачі лп
- •2.2. Геометричне представлення задач лп
- •2.3. Симплекс-метод та його варіанти
- •Загальна схема алгоритму симплекс-методу та його таблична форма
- •Методи знаходження початкового базового розв’язку: метод великих штрафів та двоетапний метод
- •Особливі випадки см та відображення їх в симплекс-таблицях
- •Інтерпретація симплекс-таблиць
- •2.4. Двоїстий та модифікований симплекс-метод. Блочні задачі лп Пряма та двоїста задачі лінійного проґрамування
- •Зв’язок між розв’язками прямої та двоїстої задач
- •Отримання оптимального розв’язку двоїстої задачі за допомогою симплекс-методу
- •Двоїстий симплекс-метод
- •Модифікований симплекс-метод
- •Блочні задачі лінійного програмування та підходи до їх розв’язування
- •2.5. Контрольні задачі
2.4. Двоїстий та модифікований симплекс-метод. Блочні задачі лп Пряма та двоїста задачі лінійного проґрамування
Для прямої задачі ЛП справедливі наступні співвідношення:
,
.
Двоїста відносно прямої задача ЛП в канонічній формі має вигляд:
,
.
Відповідно в матричній формі пряма задача зображається як
,
а двоїста –
,
або
.
Зв’язок між прямою та двоїстою задачею наочно відображений за допомогою наступної таблиці:
Змінні прямої задачі
x1 |
x2 |
… |
xj |
… |
xn |
|
|
c1 |
c2 |
… |
cj |
… |
cn |
|
|
a11 |
a12 |
… |
a1j |
… |
a1n |
b1 |
y1 |
a21 |
a22 |
… |
a2j |
… |
a2n |
b2 |
y2 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
am1 |
am2 |
… |
amj |
… |
amn |
bm |
ym |
Змінні
двоїстої
задачі
Приклад 6).
Q= 5x1+12x2 +4x3 Max,
x1+ 2x2+ х3 < =10
2x1 - x2 + 3х3 = 8
x1 >=0, x2 >=0, x3 >=0.
Приводимо задачу до канонічної форми:
Q= 5x1+12x2 +4x3 +0x4 Max,
x1+ 2x2+ х3 + х4 =10 y1
2x1 - x2 + 3х3 +0x4 = 8 y2
x1 >=0, x2 >=0, x3 >=0, x4 >=0
Умова двоїстої задачі:
G= 10y1+ 8y2 Min,
y1+ 2y2 > = 5
2y1- y2 > = 12
y1+ 3y2 > = 4
y1+ 0y2 > = 0,
y1, y2 >< 0.
Зв’язок між розв’язками прямої та двоїстої задач
Зв’язок між розв’язками прямої та двоїстої задач встановлюється за допомогою двох теорем двоїстості.
1-а теорема двоїстості.
Якщо
одна з пари двоїстих задач має розв’язок,
то й інша має розв’язок, і оптимальні
значення функцій мети рівні між собою
—
.
Якщо функція мети для однієї з задач не
обмежена , двоїста до неї задача взагалі
не має припустимих розв’язків.
Примітка.
Твердження, обернене до 2-ї частини теореми 1, взагалі кажучи, є недійсним, тобто, якщо одна з пари двоїстих задач має пусту множину припустимих розв’язків, то інша не обов’язково повинна мати необмежену функцію мети. Обидві задачі можуть бути неприпустимими, наприклад:
Q= 2x1-x2 Max,
x1- x2 =1 y1
-x1+x2 =1 y2
x1 >=0, x2 >=0
Область
припустимих розв’язків
.
Умова двоїстої задачі:
G= y1+ y2 Min,
y1 - y2 > = 5
2y1- y2 > = 2
-y1+ y2 > = -1
Область
припустимих розв’язків
.
Теорема 2.
Нехай
,
— припустимі розв’язки прямої та
двоїстої задач відповідно. Якщо для
кожного j, для якого відповідне j-те
обмеження двоїстої задачі перетворюється
при
в строгу нерівність,
,
то
та
є оптимальними розв’язками прямої та
двоїстої задач.
Ця теорема може бути також сформульована у наступному еквівалентному вигляді. Розв’язки , є оптимальними тоді і лише тоді, якщо виконуються співвідношення:
,
.
Ця теорема дає можливість за оптимальним розв’язком однієї з задач знайти оптимальний розв’язок двоїстої до неї.
