北京联合大学耿钰第二章线性规划的对偶理论与灵敏度分析北京联合大学耿钰第四节对偶单纯形法第四节对偶单纯形法对偶单纯形法并不是求对偶问题解的方法,而是利用单纯形法求解规划问题时运用了对偶理论
也就是说:对偶单纯形法与单纯形法一样都是是求解线性规划的一种基本方法
它是根据对偶原理和单纯形法原理设计出来的,因此称为对偶单纯形法
在了解对偶单纯形法的实质之前,我们回顾一下单纯形法
单纯形法开始于初始基可行解
如果不满足最优性条件,则要换基迭代转到能使目标函数值得到改善的邻近顶点上
在这个转换过程中,存在两个原则:一是首先保持原问题的解仍是可行的,另一个是要求目标函数值有改善
如何保证可行
项目非基变量基变量XBXNXS0XSbBNICj-ZjCBCN0项目基变量非基变量XBXNXSCBXBB-1bIB-1NB-1Cj-Zj0CN-CBB-1N-CBB-1初始单纯形表CBCN0单纯形法是在保持所有约束条件常数项总是保持大于等于零的情况(保证可行),通过迭代,使所有检验数小于等于零(求最大值),求得最优解
北京联合大学耿钰1、当原问题达到最优时,松弛变量经过上述转换后构成的检验数的相反数为其对偶问题的一个可行解,反之亦成立原问题表中的检验数满足最优性条件CN-CBB-1N≤0-CBB-1≤0;ATY≥CT;Y≥0YT=CBB-10
minYCYAtsYbbYwTTTT从上面可以看出:也就是说,当原问题达到最优时,对偶问题的解可行
并且根据对偶的性质,我们可以确定此时对偶问题也达到最优CB:1×mB-1:m×mCBB-1:1×mY:m×1项目非基变量基变量XBXNXS0XSbBNICj-ZjCBCN0项目基变量非基变量XBXNXSCBXBB-1bIB-1NB-1Cj-Zj0CN-CBB-1N-CBB-1初始单纯形表也就是:单纯形法计算时只要原问题可行(B-1b≥0),对偶问