对于一个线性规划问题,若其有最优解,那么其对偶问题也有最优解,且最优值相等。
如果对于一个困难的线性规划问题,其对偶形式比较简单,此时就可以通过线性规划对偶,解决其对偶问题,从而解决原问题。
线性规划的原问题与对偶问题的变化规则:
对于一个标准型线性规划:
maxCTxs.t.Ax≤Bx≥0
其对偶线性规划为:
minBTys.t.ATy≥Cy≥0
这里还有一张表格,可以应对更一般的线性规划对偶:
原问题(或对偶问题) |
对偶问题(或原问题) |
目标函数 maxX |
目标函数 minY |
变量 ⎧⎪
⎪⎨⎪
⎪⎩n 个≥0≤0无约束 |
约束条件 ⎧⎪
⎪⎨⎪
⎪⎩n 个≥≤= |
约束条件 ⎧⎪
⎪⎨⎪
⎪⎩m 个≤≥= |
变量 ⎧⎪
⎪⎨⎪
⎪⎩m 个≥0≤0无约束 |
例 1:求下列线性规划问题的对偶问题。
minX=2x1+3x2−5x3+x4
⎧⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪⎨⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪⎩x1+x2−3x3+x4≥52x1+2x3−x4≤4x2+x3+x4=6x1≤0x2,x3≥0x4 无约束
解 1:
将 minX 变为 maxY,设 3 个变量 y1,y2,y3 分别对应 3 条限制,一共 4 条限制对应 4 个变量,并且将限制中的常量与目标函数中的系数互换。
maxY=5y1+4y2+6y3
⎧⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪⎨⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪⎩y1+2y2≥2y1+y3≤3−3y1+2y2+y3≤−5y1−y2+y3=1y1≥0y2≤0y3 无约束
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