Экономическая интерпретация двойственных задач
Экономическую интерпретацию двойственных задач и двойственных оценок рассмотрим на примере.
Пример 6. Для производства трех видов изделий А, В и С используется три различных вида сырья. Каждый из видов сырья может быть использован в количестве, соответственно не большем 180, 210 и 244 кг. Нормы затрат каждого из видов сырья на единицу продукции данного вида и цена единицы продукции каждого вида приведены в таблице 13.
Определить план выпуска продукции, при котором обеспечивается ее максимальная стоимость, и оценить каждый из видов сырья, используемых для производства продукции. Оценки, приписываемые каждому из видов сырья, должны быть такими, чтобы оценка всего используемого сырья была минимальной, а суммарная оценка сырья, используемого на производство единицы продукции каждого вида,– не меньше цены единицы продукции данного вида.
Таблица 13
Вид сырья | Нормы затрат сырья (кг) на единицу продукции | ||
А | В | С | |
I II III | 4 3 1 | 2 1 2 | 1 3 5 |
Цена единицы продукции (руб.) | 10 | 14 | 12 |
Решение. Предположим, что производится x1 изделий А, изделий В и изделий С. Для определения оптимального плана производства нужно решить задачу, состоящую в максимизации целевой функции
(48)
при следующих условиях
(49)
(50)
Припишем каждому из видов сырья, используемых для производства продукции, двойственную оценку, соответственно равную и у3. Тогда общая оценка сырья, используемого на производство продукции, составит
(51)
Согласно условию, двойственные оценки должны быть такими, чтобы общая оценка сырья, используемого на производство единицы продукции каждого вида, была не меньше цены единицы продукции данного вида, т. е. и у3 должны удовлетворять следующей системе неравенств:
(52)
(53)
Как видно, задачи (48) – (50) и (51) – (53) образуют симметричную пару двойственных задач. Решение прямой задачи дает оптимальный план производства изделий A, В и С, а решение двойственной – оптимальную систему оценок сырья, используемого для производства этих изделий. Чтобы найти решение этих задач, следует сначала отыскать решение какой–либо одной из них. Так как система ограничений задачи (48) – (50) содержит лишь неравенства вида “ ”, то лучше сначала найти решение этой задачи. Ее решение приведено в таблице 14.
Из этой таблицы видно, что оптимальным планом производства изделий является такой, при котором изготовляется 82 изделия В и 16 изделий С. При данном плане производства остается неиспользованным 80 кг сырья II вида, а общая стоимость изделий равна 1340 руб. Из таблицы 14 также видно, что оптимальным решением двойственной задачи является
Таблица 14
i | Базис | Сб | Р0 | 10 | 14 | 12 | 0 | 0 | 0 |
|
|
|
| P1 | P2 | P3 | p4 | p5 | Р6 |
1 2 3 | p2 P5 p3 | 14 0 12 | 82 80 16 1340 | 19/8 23/8 –3/4 57/4 | 1 0 0 0 | 0 0 1 0 | 5/8 1/8 –1/4 23/4 | 0 1 0 0 | –1/8 –5/8 1/4 5/4 |
Переменные и обозначают условные двойственные оценки единицы сырья, соответственно I и III видов. Эти оценки отличны от нуля, а сырье 1 и III видов полностью используется при оптимальном плане производства продукции. Двойственная оценка единицы сырья II вида равна нулю. Этот вид сырья не полностью используется при оптимальном плане производства продукции.
Таким образом, положительную двойственную оценку имеют лишь те виды сырья, которые полностью используются при оптимальном плане производства изделий. Поэтому двойственные оценки определяют дефицитность используемого предприятием сырья. Более того, величина данной двойственной оценки показывает, на сколько возрастает максимальное значение целевой функции прямой задачи при увеличении количества сырья соответствующего вида на 1 кг. Так, увеличение количества сырья I вида на 1 кг приведет к тому, что появится возможность найти новый оптимальный план производства изделий, при котором общая стоимость изготовляемой продукции возрастет на 5,75 руб. и станет равной 1340+5,75=1345,75 руб. При этом числа, стоящие в столбце вектора таблицы 14, показывают, что указанное увеличение общей стоимости изготовляемой продукции может быть достигнуто за счет увеличения выпуска изделий В на 5/8 ед. и сокращения выпуска изделий С на 1/4 ед. Вследствие этого использование сырья II вида уменьшится на 1/8 кг. Точно так же увеличение на 1 кг сырья III вида позволит найти новый оптимальный план производства изделий, при котором общая стоимость изготовляемой продукции возрастет на 1,25 руб. и составит 1340+1,25=1341,25 руб. Это будет достигнуто в результате увеличения выпуска изделий С на 1/4 ед. и уменьшения изготовления изделий В на 1/8 ед., причем объем используемого сырья II вида возрастет на 5/8 кг.
Продолжим рассмотрение оптимальных двойственных оценок. Вычисляя минимальное значение целевой функции двойственной задачи
видим, что оно совпадает с максимальным значением целевой функции исходной задачи. При подстановке оптимальных двойственных оценок в систему ограничений двойственной задачи получаем
Первое ограничение двойственной задачи выполняется как строгое неравенство. Это означает, что двойственная оценка сырья, используемого на производство одного изделия вида А, выше цены этого изделия и, следовательно, выпускать изделия вида А невыгодно. Его производство и не предусмотрено оптимальным планом прямой задачи. Второе и третье ограничения двойственной задачи выполняются как строгие равенства. Это означает, что двойственные оценки сырья, используемого для производства единицы соответственно изделий В и С, равны в точности их ценам. Поэтому выпускать эти два вида продукции по двойственным оценкам экономически целесообразно. Их производство и предусмотрено оптимальным планом прямой задачи.
Таким образом, двойственные оценки тесным образом связаны с оптимальным планом прямой задачи. Всякое изменение исходных данных прямой задачи может оказать влияние как на ее оптимальный план, так и на систему оптимальных двойственных оценок. Поэтому, чтобы проводить экономический анализ с использованием двойственных оценок, нужно знать их интервал устойчивости. К рассмотрению этого мы сейчас и перейдем.
Двойственный симплекс-метод Двойственный симплекс-метод, как и симплекс-метод, используется при нахождении решения задачи линейного программирования, записанной в форме основной задачи, для которой среди векторов , составленных из коэффициентов при неизвестных в системе уравнений, имеется m единичных. Вместе с тем двойственный симплекс–метод можно применять при решении задачи линейного программирования, свободные члены системы уравнений которой могут быть любыми числами (при решении задачи симплексным методом эти числа предполагались неотрицательными). Такую задачу и рассмотрим теперь, предварительно предположив, что единичными являются векторы т. е. рассмотрим задачу, состоящую в определении максимального значения функции (54) при условиях (55) (56) где
и среди чисел имеются отрицательные. В данном случае есть решение системы линейных уравнений (55). Однако это решение не является планом задачи (54) – (56), так как среди его компонент имеются отрицательные числа. Поскольку векторы – единичные, каждый из векторов можно представить в виде линейной комбинации данных векторов, причем коэффициентами разложения векторов по векторам служат числа Таким образом, можно найти
Определение 14. Решение системы линейных уравнений (55), определяемое базисом , называется псевдопланом задачи (54) – (56), если для любого Теорема 11. Если в псевдоплане , определяемом базисом , есть хотя бы одно отрицательное число такое, что все , то задача (54) – (56) вообще не имеет планов. Теорема 12. Если в псевдоплане , определяемом базисом , имеются отрицательные числа такие, что для любого из них существуют числа aij<0, то можно перейти к новому псевдоплану, при котором значение целевой функции задачи (54) – (56) не уменьшится. Сформулированные теоремы дают основание для построения алгоритма двойственного симплекс-метода. Итак, продолжим рассмотрение задачи (54) – (56). Пусть – псевдоплан этой задачи. На основе исходных данных составляют симплекс-таблицу (табл. 15), в которой некоторые элементы столбца вектора являются отрицательными числами. Если таких чисел нет, то в симплекс-таблице записан оптимальный план задачи (54) – (56), поскольку, по предположению, все . Поэтому для определения оптимального плана задачи при условии, что он существует, следует произвести упорядоченный переход от одной симплекс–таблицы к другой до тех пор, пока из столбца вектора не будут исключены отрицательные элементы. При этом все время должны оставаться неотрицательными все элементы (т +1)–й строки, т.е. для любого Таким образом, после составления симплекс-таблицы проверяют, имеются ли в столбце вектора отрицательные числа. Если их нет, то найден оптимальный план исходной задачи. Если же они имеются (что мы и предполагаем), то выбирают наибольшее по абсолютной величине отрицательное число. В том случае, когда таких чисел несколько, берут какое–нибудь одно из них: пусть это число bl. Выбор этого числа определяет вектор, исключаемый из базиса, т. е. в данном случае из базиса выводится вектор Pl. Чтобы определить, какой вектор следует ввести в базис, находим , где Пусть это минимальное значение принимается при , тогда в базис вводят вектор Рr. Число является разрешающим элементов. Переход к новой симплекс–таблице производят по обычным правилам симплексного метода. Итерационный процесс продолжают до тех пор, пока в столбце вектора Р0 не будет больше отрицательных чисел. При этом находят оптимальный план исходной задачи, а следовательно, и двойственной. Если на некотором шаге окажется, что в i–й строке симплекс–таблицы (табл. 15) в столбце вектора Р0 стоит отрицательное число bi, а среди остальных элементов этой строки нет отрицательных, то исходная задача не имеет решения. Таким образом, отыскание решения задачи (54) – (56) двойственным симплекс-методом включает следующие этапы: 1. Находят псевдоплан задачи. 2. Проверяют этот псевдоплан на оптимальность. Если псевдоплан оптимален, то найдено решение задачи. В противном случае либо устанавливают неразрешимость задачи, либо переходят к новому псевдоплану. 3. Выбирают разрешающую строку с помощью определения наибольшего по абсолютной величине отрицательного числа столбца вектора Р0 и разрешающий столбец с помощью нахождения наименьшего по абсолютной величине отношения элементов (m+1)–и строки к соответствующим отрицательным элементам разрешающей строки. 4. Находят новый псевдоплан и повторяют все действия начиная с этапа 2. Таблица 15
Пример 17. Найти максимальное значение функции при условиях
Решение. Запишем исходную задачу линейного программирования в форме основной задачи: найти максимум функции при условиях
Умножим второе и третье уравнения системы ограничений последней задачи на –1 и перейдем к следующей задаче: найти максимум функции (57) при условиях (58) (59) Составим для последней задачи двойственную задачу. Такой является задача, в результате решения которой требуется найти минимальное значение функции (60) при условиях (61) (62) Выбрав в качестве базиса векторы и , составим симплексную таблицу (табл. 16) для исходной задачи (57) – (59). Таблица 16
Из этой таблицы видим, что планом двойственной задачи (57) – (59) является . При этом плане Так как в столбце вектора Р0 таблица 16 имеются два отрицательных числа (–4 и –6), а в 4–й строке отрицательных чисел нет, то в соответствии с алгоритмом двойственного симплекс–метода переходим к новой симплекс–таблице. (В данном случае это можно сделать, так как в строках векторов Р4 и Р5 имеются отрицательные числа. Если бы они отсутствовали, то задача была бы неразрешима. Вектор, исключаемый из базиса, определяется наибольшим по абсолютной величине отрицательным числом, стоящим в столбце вектора Р0. В данном случае это число –6. Следовательно, из базиса исключаем вектор Р5. Чтобы определить, какой вектор необходимо ввести в базис, находим где Имеем
Значит, в базис вводим вектор P2. Переходим к новой симплекс–таблице (табл. 17). Таблица 17
Из этой таблицы видно, что получен новый план двойственной задачи При этом плане значение ее линейной формы равно Таким образом, с помощью алгоритма двойственного симплекс–метода произведен упорядоченный переход от одного плана двойственной задачи к другому. Так как в столбце вектора Р0 таблицы 17 стоит отрицательное число –7, то рассмотрим элементы 2–й строки. Среди этих чисел есть одно отрицательное –3/2. Если бы такое число отсутствовало, то исходная задача была бы неразрешима. В данном случае переходим к новой симплекс-таблице (табл. 18). Таблица 18
Как видно из таблицы 18, найдены оптимальные планы исходной и двойственной задач. Ими являются и . При этих планах значения линейных форм исходной и двойственной задач равны между собой: Пример 18. Найти максимальное значение функции при условиях
Решение. Умножая первое и третье уравнения системы ограничений задачи на –1, в результате приходим к задаче нахождения максимального значения функции при условиях
Взяв в качестве базиса векторы Р3, Р4 и Р5, составляем симплекс-таблицу (табл. 19). Таблица 19
В 4-й строке таблице 19 нет отрицательных чисел. Следовательно, если бы в столбце вектора Р0 не было отрицательных чисел, то в таблице 19 был бы записан оптимальный план. Поскольку в указанном столбце отрицательные числа имеются и такие же числа содержатся в соответствующих строках, переходим к новой симплекс–таблице (таблица 20). Для этого исключим из базиса вектор Р5 и введем в базис вектор Р1. В результате получим псевдоплан X=(6;0;-24;4) Таблица 20
Так как в строке вектора Р3 нет отрицательных чисел, то исходная задача не имеет решения. |
|
- Выбор меры
- Статистические гипотезы
- Статистический критерий
- Мощность критерия
- Принятие решения о выборе метода математической обработки
- Общая и основная задачи линейного программирования
- Симплекс метод
- Прямая и двойственная задача линейного программирования Определение двойственной задачи
- Связь между решениями прямой и двойственной задач
- Геометрическая интерпретация двойственных задач
- Экономическая интерпретация двойственных задач
- Транспортная задача