18.Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
Для побудови двоїстої задачі необхідно звести пряму задачу до стандартного виду. Вважають, що задача лінійного програмування подана у стандартному вигляді, якщо для відшукання максимального значення цільової функції всі нерівності її системи обмежень приведені до виду « », а для задачі на відшукання мінімального значення — до виду « ».Якщо пряма задача лінійного програмування подана в стандартному вигляді, то двоїста задача утворюється за такими правилами: 1. Кожному обмеженню прямої задачі відповідає змінна двоїстої задачі. Кількість невідомих двоїстої задачі дорівнює кількості обмежень прямої задачі. 2. Кожній змінній прямої задачі відповідає обмеження двоїстої задачі, причому кількість обмежень двоїстої задачі дорівнює кількості невідомих прямої задачі. 3. Якщо цільова функція прямої задачі задається на пошук найбільшого значення (max), то цільова функція двоїстої задачі — на визначення найменшого значення (min), і навпаки. 4. Коефіцієнтами при змінних у цільовій функції двоїстої задачі є вільні члени системи обмежень прямої задачі. 5. Правими частинами системи обмежень двоїстої задачі є коефіцієнти при змінних у цільовій функції прямої задачі. 6. Матриця
,
що складається з коефіцієнтів при змінних у системі обмежень прямої задачі, і матриця коефіцієнтів у системі обмежень двоїстої задачі
утворюються одна з одної транспонуванням, тобто заміною рядків стовпчиками, а стовпчиків — рядками.
Процес побудови двоїстої задачі зручно зобразити схематично:
Рис. 3.1. Схема побудови двоїстої задачі до прямої
Пари задач лінійного програмування бувають симетричні та несиметричні.
У симетричних задачах обмеження прямої та двоїстої задач є лише нерівностями, а змінні обох задач можуть набувати лише невід’ємних значень. У несиметричних задачах деякі обмеження прямої задачі можуть бути рівняннями, а двоїстої — лише нерівностями. У цьому разі відповідні рівнянням змінні двоїстої задачі можуть набувати будь-яких значень, не обмежених знаком. Всі можливі форми прямих задач лінійного програмування та відповідні їм варіанти моделей двоїстих задач у матричній формі наведено нижче.
Пряма задача | Двоїста задача | |
Cиметричні задачі | ||
max F = CX AX B X 0 | min Z = BY ATY C Y 0 | |
min F = CX AX B X 0 | max Z = BY ATY C Y 0 |
Несиметричні задачі
max F = CX AX = B X 0 | min Z = BY ATY C Y |
min F = CX AX = B X 0 | max Z = BY ATY C Y |
До даної задачі лінійного програмування записати двоїсту.
- Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- Сутність економіко-математичної моделі.
- Необхідність використання математичного моделювання економічних процесів
- 7.Способи перевырки адекватносты економыко-математичних моделей
- 8.Поняття адаптацыъ та адаптивних систем
- 9.Сутність оптимізаційних моделей. Приклади економічних задач математичного програмування
- 10. Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування.
- 11. Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах.
- 12. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- 13.Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- 14.Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану.
- 15.Теорема про оптимальність розв’язку задачі лінійного програмування симплекс-методом.
- 16. Знаходженння розв’язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу.
- 17. Симплексний метод із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом.
- 18.Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- 19. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- 20. Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація.
- 21.Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
- 23. Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів
- 24. Аналіз коефіцієнтів цільової функції задач лінійного програмування.
- 26. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- 27. Метод Гоморі
- 28. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- 29. Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- 30.Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум.
- 1. Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- 2. Сутність економіко-математичної моделі.