- •8.2. Построение экономико-математических моделей задач линейного программирования
- •8.3. Графическое решение задачи линейного программирования
- •8.4. Анализ моделей на чувствительность
- •8.5. Симплекс – метод. Общая идея симплекс – метода
- •8.6. Методы нахождения опорного решения задачи линейного программирования
- •8.7. Экономическая интерпретация решения задачи линейного программирования
- •8.8. Двойственные задачи линейного программирования. Взаимодвойственные задачи
- •8.9. Экономико-математический анализ полученных оптимальных решений
- •Итоговая таблица
- •Задачи Построить математическую модель задачи линейного программирования (8.1 — 8.30).
- •Решите задачи линейного программирования (8.31 — 8.60) графическим методом, проведите анализ на чувствительность.
- •Задачи линейного программирования (8.61 – 8.90) решите симплекс-методом и проведите анализ моделей на чувствительность, сформулируйте двойственную задачу к исходной и решите её.
- •9. Транспортные задачи линейного программирования
- •9.1. Постановка задачи
- •Исходные данные
- •9.2. Алгоритм метода потенциалов
- •Исходные данные
- •Начальный план перевозок
- •Оптимальный план перевозок
- •9.3. Усложненные задачи транспортного типа
- •Исходные данные
- •Оптимальное решение
- •Исходные данные
- •Исходные данные
- •Оптимальное решение
- •10. Математическое моделирование управления рынком
- •10.1. Общий подход к разработке аналитической математической модели управления рынком
- •10.2. Содержательная характеристика особенностей модели сэо
- •10. 3. Методы обоснования модели сэо
- •10.4. Основные компоненты модели
- •1.Оценивание требует:
- •2.Оценивание предполагает:
- •3.Оценивание позволяет:
- •11. Основы математического моделирования управления рынком (На примере управления рынком труда)
- •11.1 Механизмы регулирования занятости: понятие, теории и уровни его регулирования
- •11.2. О диалектических связях в развитии рынка труда и занятости сэо
- •11.3 Общий подход к формированию системы рынка труда и занятости населения
- •12. Алгоритмическое обеспечения управления системой рынка труда и занятости населения
- •12.1 Обоснование методологических основ деятельности администрации
- •12.2 Алгоритмическое обеспечение управления системой рынка труда и занятости
- •1.Оценивание требует:
- •2.Оценивание предполагает:
- •3.Оценивание позволяет:
- •12.3 Разработка алгоритма реализации модели поставки ресурсов на рынок труда в условиях воздействия разнородных факторов
- •12.4 Разработка алгоритма реализации комплексной модели информационно-управляющей системы рынка труда и занятости населения
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Литература
- •Содержание
- •В.Г. Бурлов математические методы моделирования в экономике
8.8. Двойственные задачи линейного программирования. Взаимодвойственные задачи
Рассмотрим задачу об использовании ресурсов. Пусть предприятие № 1 производит п видов продукции и использует т видов сырья. Известна прибыль, получаемая с единицы продукции . Известны технологические коэффициенты . Требуется организовать производство так, чтобы предприятию была обеспечена максимальная прибыль. Сведем все исходные данные в следующую таблицу:
Цены на ресурсы |
Запасы сырья |
Продукция |
|||
П1 |
П2 |
… |
Пn |
||
u1 |
a1 |
a11 |
a12 |
… |
a1n |
u2 |
a2 |
a21 |
a22 |
… |
a2n |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
um |
am |
am1 |
am2 |
… |
amn |
|
Прибыль с единицы продукции |
c1 |
c2 |
… |
cn |
Запишем в общем виде экономико-математическую модель задачи об использовании ресурсов. Для этого введем переменные — количество продукции j-го вида. Тогда ограничения на сырье запишутся в виде
(8.55)
Целевая функция, определяющая максимум прибыли, имеет вид
По этим же исходным данным сформулируем задачу по предприятию № 2.
Допустим, предприятие № 2 решило закупить все ресурсы, которыми располагает предприятие № 1. В этом случае предприятию № 2 необходимо установить оптимальные цены на эти ресурсы, исходя из следующих условий:
-
общая стоимость ресурсов для предприятия № 2 должна быть минимальной;
-
за каждый вид ресурса предприятию № 1 надо уплатить не менее той суммы, которую это предприятие может получать при переработке данного вида ресурса в готовую продукцию.
Обозначим цены, по которым предприятие № 2 покупает ресурсы у предприятия № 1, через . Запишем экономико-математическую модель для предприятия № 2 с учетом вышеуказанных условий 1) и 2).
Целевая функция, определяющая минимальную суммарную стоимость ресурсов, имеет вид
(8.57)
В соответствии с условием 2) запишем систему ограничений:
(8.58)
Сравним математические модели задач (8.55), (8.56) и (8.57), (8.58):
1) число неизвестных одной задачи равно числу ограничений другой задачи;
-
матрица коэффициентов системы ограничений получается одна из другой путем транспонирования;
-
неравенства в системах ограничений имеют противоположный смысл;
-
свободные члены системы ограничений одной из задач становятся коэффициентами целевой функции другой задачи, коэффициенты целевой функции превращаются в свободные члены ограничений;
-
целевые функции в задачах имеют противоположный смысл: в первой — max, во второй — min.
Задачи линейного программирования, обладающие пятью указанными формальными признаками, называются симметричными. Одна из них называется основной, а другая — двойственной.
В линейном программировании кроме симметричных двойственных пар существуют несимметричные двойственные пары, которые имеют следующий вид:
основная задача:
(8.59)
(8.60)
двойственная задача:
(8.61)
(8.62)
Эти задачи отличаются от симметричной пары двумя особенностями;
-
ограничения задачи (8.59)—(8.60) выражены уравнениями вместо неравенств;
-
в задаче (8.61)—(8.62) отсутствуют условия неотрицательности переменных .
Общее правило построения двойственной пары
К пяти признакам, сформулированным ранее, необходимо добавить следующие:
а) в исходной задаче ограничения неравенства следует записывать со знаком г, если целевая функция стремится к min, и со знаком , если целевая функция стремится к max;
б) каждому ограничению неравенства исходной задачи соответствует в двойственной задаче условие неотрицательности переменных ;
в) каждому условию равенства соответствует переменная yi- без ограничения на знак, и наоборот: неотрицательным переменным xkиз основной задачи в двойственной задаче соответствуют ограничения неравенства, а неограниченным по знаку переменным соответствуют равенства.
Пример 8.15.
Дана следующая система:
Проверяем условие: целевая функция стремится к min, а знак неравенства должен быть . Исходная задача соответствует данному условию, и можно сразу приступить к построению симметричной двойственной пары.
Так как в прямой задаче в системе ограничений два неравенства, то в двойственной будет две переменных u1 и и2, причем .
Целевая функция:
.
Учитывая, что целевая функция на max и в прямой задаче , то система ограничений запишется в следующем виде:
Пример 8.16.
Имеем систему
и не имеют ограничения знака;
Так как целевая функция на min, то в исходной задаче ограничения неравенства должны иметь знак . Умножим второе неравенство системы на -1:
В прямой задаче число ограничений равно 3, значит, в двойственной будет три переменных: . Так как и2 и и3 соответствуют неравенствам, то . Параметр и1 соответствует равенству, поэтому и1 — переменная без ограничения знака.
Число ограничений в двойственной задаче равно 5, так как в прямой задаче пять переменных, в том числе первое, третье и пятое ограничения будут неравенствами, потому что они соответствуют неотрицательным переменным, а второе и четвертое ограничения будут уравнениями, так как соответствуют переменным без ограничения знака. Запишем двойственную задачу с учетом вышеизложенного:
целевая функция:
ограничения:
Решение симметричных двойственных задач
Сформулируем без доказательства теорему, справедливую для любых двойственных задач.
Теорема (первая теорема двойственности). Если одна из двойственных задач имеет оптимальное решение, то и другая его имеет.
Причем экстремальные значения целевых функций совпадают. Если же в одной задаче целевая функция не ограничена, то двойственная ей задача противоречива.
Запишем в обшем виде прямую и двойственную задачи линейного программирования:
а) прямая задача:
(8.63)
б) двойственная задача:
(8.64)
Преобразуем задачи (8.63) и (8.64) к виду, допускающему применение симплекс-алгоритма. Для этого введем выравнивающие переменные в прямую задачу и — в двойственную задачу:
а) прямая:
(8.63’)
б) двойственная:
(8.64’)
Построим для задач (8.63') и (8.64') общую симплекс-таблицу, причем эта таблица имеет дополнительные столбец и строку для двойственной задачи:
Двойственная задача |
v1 |
v2 |
… |
vn |
Lmin |
|
|
С Б |
x1 |
x2 |
… |
xn |
свободные члены |
-u1 |
y1 |
a11 |
a12 |
… |
a1n |
a1 |
-u2 |
y2 |
a21 |
a22 |
… |
a2n |
a2 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
-um |
ym |
am1 |
am2 |
… |
amn |
am |
|
Zmax |
-c1 |
-c2 |
… |
-cn |
0 |
Задачи, представленные в обшей симплекс-таблице, решаются обычным симплекс-методом, алгоритм которого приведен выше.
Сформулируем признаки оптимальности двойственной пары задач:
-
планы Х= (х1 ,х2, .., хп) и U = (u1, u2, ..., ит) оптимальны, если Zmax(X) = Imin(U);
-
решения Х= (х1 ,х2, .., хп) и U = (u1, u2, ..., ит) оптимальны, если все произведения сопряженных условий для этих решений равны 0.
Запишем следующие сопряженные условия:
1 группа:
II группа получается, если умножить на х1, х2, .... хп выражения для базисных переменных двойственной задачи:
Пример 8.17. По исходной задаче построить двойственную и найти оптимальное решение обеих задач.
Согласно общему правилу составления двойственных задач запишем:
Решим задачи в единой симплекс-таблице. Для этого представим их в виде, позволяющем применить симплекс-метод: прямая задача: вводим выравнивающие переменные х5, x6:
х5 = 50 - (3 х1 + 8 х2 + х3 + х4);
х6 = 14 — (5х1 - 4 х2 — х3. + х4);
Zmax = 0 - (З х1 - 5х2 - х3 – х4);
двойственная задача: вводим в левую часть ограничений выравнивающие переменные v1,v2, v3, v4 со знаком «—»:
Итак, составим таблицу, внешний контур которой образует двойственную задачу, внутренний – прямую задачу:
С** |
Б* |
v1 |
v2 |
v3 |
v4 |
Lmin |
С Б |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
Свободные члены |
|
-u1 |
x5 |
3 |
1 |
1 |
50 |
|
-u2 |
x6 |
5 |
-4 |
-1 |
1 |
14 |
Свободные члены |
Zmax |
3 |
-5 |
-1 |
-1 |
0 |
*Б – базисные переменные. |
||||||
**С – свободные переменные. |
Будем работать по симплекс – методу, но так как записанная в последней строчке функция стремится к максимуму, то в этой строчке мы будем искать наименьший отрицательный элемент:
Построим итоговую таблицу:
С* |
Б* |
v1 |
u2 |
v3 |
v4 |
Lmin |
С Б |
x1 |
x5 |
x3 |
x4 |
Свободные члены |
|
-v2 |
x2 |
3/8 |
1/8 |
1/8 |
50/8 |
|
-u2 |
x6 |
52/8 |
4/8 |
-4/8 |
12/8 |
39 |
Свободные члены |
Zmax |
39/8 |
5/8 |
-3/8 |
-3/8 |
250/8 |
С* |
Б* |
v1 |
u1 |
v2 |
v4 |
Lmin |
С Б |
x1 |
x5 |
x2 |
x4 |
Свободные члены |
|
-v3 |
x3 |
3 |
1 |
8 |
1 |
50 |
-u2 |
x6 |
8 |
1 |
4 |
64 |
|
Свободные члены |
Zmax |
6 |
1 |
3 |
50 |
С* |
Б* |
v1 |
u1 |
v2 |
u2 |
Lmin |
С Б |
x1 |
x5 |
x2 |
x6 |
Свободные члены |
|
-v3 |
x3 |
-1 |
1/2 |
6 |
-1/2 |
18 |
-v4 |
x4 |
4 |
1/2 |
2 |
1/2 |
32 |
Свободные члены |
Zmax |
6 |
1 |
3 |
0 |
50 |
Итак, мы получили итоговую таблицу, в последней строчке которой нет отрицательных элементов, следовательно, задачи решены:
прямая задача X = (0; 0; 18; 32), Zmm = 50;
двойственная задача U = (1; 0), Lmin = 50.
Проверим полученное решение на оптимальность;
условие I) выполнено; Z(X) = L (U) = 50.
Для выполнения условия 2) составим произведения сопряженных условий:
Итак, оба условия выполняются, значит, полученный план — оптимальный.
Рассмотренную задачу примера 8.17 можно решить иначе. Для этого необходимо:
-
Решить прямую задачу обычным симплекс-методом. Решение получим следующее: Zmax = 50; X = (0; 0; 18; 32).
-
Составить произведение сопряженных условий и приравнять их к 0:
Подставим вектор X в записанные условия, тогда будем иметь
После преобразований получим
Откуда ,так как , значит, задача решена верно.