ZAGADNIENIE DUALNE Rozważmy zagadnienie liniowe(zagadnienie to nazywamy prymalnym) o postaci kanonicznej:

Podobne dokumenty
A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 1

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- metoda sympleks 1

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

Elementy Modelowania Matematycznego

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Dualność w programowaniu liniowym

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Badania operacyjne. 1 Programowanie liniowe. kierunek Informatyka, studia II stopnia ćwiczenia. 1.1 Modelowanie

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 2 (Materiały)

BADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas

Po wprowadzeniu zmiennych uzupe lniaj acych otrzymamy równoważny mu problem w postaci kanonicznej:

Programowanie liniowe

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Programowanie liniowe

c j x x

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Model zagadnienia programowania liniowego jest w postaci standardowej:

Metoda graficzna może być stosowana w przypadku gdy model zawiera dwie zmienne decyzyjne. Metoda składa się z dwóch kroków (zobacz pierwszy wykład):

Zestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty

Wykład 6. Programowanie liniowe

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

4. PROGRAMOWANIE LINIOWE

1 Przykładowe klasy zagadnień liniowych

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT)

Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE

A. Kasperski, M. Kulej, Badania operacyjne, Wykład 4, Zagadnienie transportowe1

Zadania 1. Czas pracy przypadający na jednostkę wyrobu (w godz.) M 1. Wyroby

Programowanie liniowe

Badania operacyjne. te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze.

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Programowanie liniowe metoda sympleks

Metoda simpleks. Gliwice

Definicja problemu programowania matematycznego

celu przyjmijmy: min x 0 = n t Zadanie transportowe nazywamy zbilansowanym gdy podaż = popyt, czyli n

METODA ANALITYCZNA Postać klasyczna: z = 5 x 1 + 6x 2 MAX 0,2 x 1 + 0,3x 2 < 18 0,6 x 1 + 0,6x 2 < 48 x 1, x 2 > 0

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Programowanie liniowe metoda sympleks

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały)

Programowanie matematyczne

6. ANALIZA POST-OPTYMALIZACYJNA analiza wrażliwości rozwiązania optymalnego

Wykład z modelowania matematycznego. Algorytm sympleks.

Programowanie liniowe

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne [1]

Notatki do tematu Metody poszukiwania rozwiązań jednokryterialnych problemów decyzyjnych metody dla zagadnień liniowego programowania matematycznego

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

LOGIKA ALGORYTMICZNA

Spis treści. Koszalin 2006 [BADANIA OPERACYJNE PROGRAMOWANIE LINIOWE]

(Dantzig G. B. (1963))

Programowanie liniowe

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

( 1) ( ) 16 Warunki brzegowe [WB] Funkcja celu [FC] Ograniczenia [O] b i ( 2) ( ) ( ) 14. FC max. Kompletna postać bazowa

Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Optymalizacja liniowa w liczbach całkowitych (PLC)

Firma JCo wytwarza dwa wyroby na dwóch maszynach. Jednostka wyrobu 1 wymaga 2 godzin pracy na maszynie 1 i 1 godziny pracy na maszynie 2.

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Algorytm simplex i dualność

Programowanie liniowe w logistyce

Rozwiązanie Powyższe zadanie możemy przedstawić jako następujące zagadnienie programowania liniowego:

Programowanie liniowe

Zestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala

Sterowanie minimalnoczasowe dla uk ladów liniowych. Krzywe prze l aczeń.

Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Szkoła Nauk Ścisłych. Piotr Kaczyński. Badania Operacyjne

Programowanie celowe #1

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Laboratorium Metod Optymalizacji

Układy równań i nierówności liniowych

zadaniem programowania liniowego całkowitoliczbowego. nazywamy zadaniem programowania liniowego 0-1. Zatem, w

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Programowanie liniowe

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2010/2011

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, dr

Programowanie liniowe metoda sympleks

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Przykład: frytki i puree Analiza wrażliwości współczynników funkcji celu

WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH

3. Wykład Układy równań liniowych.

Ekonometria - ćwiczenia 10

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

7 Funkcja Lagrange a i zadanie dualne

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

EKONOMETRIA I SYLABUS

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

Wybrane elementy badań operacyjnych

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

Elementy modelowania matematycznego

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

Programowanie liniowe

Transkrypt:

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 1 ZAGADNIENIE DUALNE Rozważmy zagadnienie liniowe(zagadnienie to nazywamy prymalnym) o postaci kanonicznej: max z = c 1 x 1 + c 2 x 2 + + c n x n a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n b 2 a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n b m x j 0 (j = 1, 2,, n)

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 2 Zagadnienie dualne definiuje siȩ nastȩpuj aco: minw = b 1 y 1 + b 2 y 2 + + b m y m a 11 y 1 + a 21 y 2 + + a m1 y m c 1 a 12 y 1 + a 22 y 2 + + a m2 y m c 2 a 1n y 1 + a 2n y 2 + + a mn y m c n y i 0 (i = 1, 2,,m)

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 3 Budowȩ zagadnienia dualnego ilustruje tablica?? Tab 1: Budowa zagadnienia dualnego max z minw (x 1 0) (x 2 0) (x n 0) x 1 x 2 x n (y 1 0) y 1 a 11 a 12 a 1n b 1 (y 2 0) y 2 a 21 a 22 a 2n b 2 (y m 0) y m a m1 a m2 a mn b m c 1 c 2 c n

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 4 Przykład 1 Zakład meblowy STYL produkuje stoły i fotele Wyprodukowany stół przynosi 160 zł zysku a fotel 200 zł Produkcja stołów i foteli limitowana jest godzinami pracy, ilości a posiadanego drewna i powierzchni a magazynowania Zużycie tych zasobów oraz ich dzienne limity s a nastȩpuj ace: Zasoby Zużycie zasobów Stół Fotel Limit dzienny(godz) Praca(godz) 2 4 40 Drewno(m 3 ) 18 18 216 Powierz(m 2 ) 24 12 240 Jaki powinien być dzienny plan produkcji maksymalizuj acy zysk?

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 5 Model prymalny: max z = 160x 1 + 200x 2 2x 1 + 4x 2 40 18x 1 + 18x 2 216 24x 1 + 12x 2 240 x 1, x 2 0 Model dualny minw = 40y 1 + 216y 2 + 40y 3 2y 1 + 18y 2 + 24y 3 160 4y 1 + 18y 2 + 12y 3 200 y 1, y 2, y 3 0 Ekonomiczna interpretacja zagadnienia dualnego

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 6 Budowa zagadnienia dualnego dla dowolnej postaci zagadnienia programowania liniowego- przykład max z = 2x 1 + x 2 minw = 2y 1 + 3y 2 + y 3 x 1 + x 2 = 2 y 1 -dowolna 2x 1 x 2 3 y 2 0 x 1 x 2 1 y 3 0 x 1 0 y 1 + 2y 2 + y 3 2 x 2 dowolna y 1 y 2 y 3 = 1

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 7 Podstawowe zwi azki pomiȩdzy zagadnieniami pierwotnym i dualnym Twierdzenie 1 Zagadnienie dualne do dualnego jest zagadnieniem pierwotnym Twierdzenie 2 Wartość funkcji celu z dla dowolnego rozwi azania dopuszczalnego zagadnienia pierwotnego jest nie wiȩksza niż wartość funkcji celu w dla dowolnego rozwi azania zagadnienia dualnego Z tego twierdzenia mamy dwa wnioski: Wniosek1Jeśli (x 1, x 2,,x n )i(y 1, y 2,,y m )s arozwi azaniami dopuszczalnymi odpowiednio zagadnienia pierwotnego i dualnego takimi, że z = c 1 x 1 + c 2 x 2 + + c n x n = b 1 y 1 + b 2 y 2 + + b m y m = w,tos ato rozwi azania optymalne tych zagadnień

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 8 Wniosek2Jeślijednozzagadnień(pierwotnelubdualne)niema skończonego rozwi azania optymalnego(funkcja celu jest nieograniczona w zbiorze rozwi azań dopuszczalnych), to drugie zagadnienie nie ma rozwi azań dopuszczalnych(układ ograniczeń jest sprzeczny) Natomiast jeśli jedno z zagadnień nie ma rozwi azania dopuszczalnego to jego zagadnienie dualne może albo nie mieć rozwi azania dopuszczalnego albo nie mieć skończonego rozwi azania optymalnego Twierdzenie 3 Jeśli jedno z zagadnień(pierwotne lub dualne) ma rozwi azanie optymalne, to oba zagadnienia maj a rozwi azania optymalne i wartości funkcji celu tych zagadnień dla rozwi azań optymalnych s a sobie równe Rozwi azuj ac metod a sympleks zagadnienia pierwotne z optymalnej tablicy można odczytać rozwi azanie optymalne zagadnienia dualnego Rozważmy model liniowy dla firmy STYL Optymaln a tablic a

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 9 sympleksow a jest: s 1 s 2 s 3 x 1 x 2 1 200 x 2 2 1 18 0 0 1 8 160 x 1 1 1 2 9 0 1 0 4 0 s 3 6-2 1 0 0 48 z 20 20 3 0 0 0 2240 Zmiennymibazowymirozwi azaniaoptymalnegos a ZB = {x 2, x 1, s 3 } 4 2 0 natomiast baz a tego rozwi azania jest B = 18 18 0 Macierz 12 24 1

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 10 1 2 1 18 0 odwrotna B 1 = 1 1 2 9 0 znajdujesiȩwkolumnach 6 2 1 s 1, s 2, s 3 tablicyoptymalnejrozwi azanieoptymalnezagadnienia dualnego (y 1, y 2, y 3 )możnawyznaczyćkorzystaj aczmacierzy B 1 nastȩpuj aco: (y 1, y 2, y 3 ) = c B B 1 = (200, 160, 0) 1 2 1 2 1 18 0 1 9 0 6 2 1 = (20, 20 3, 0) gdziewektor c B zawierawspółczynnikifunkcjiceluodpowiadaj ace zmiennym bazowym W tablicy optymalnej to rozwi azanie znajduje siȩwkolumnach s 1, s 2, s 3 wierszawskaźnikówoptymalności

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 11 Jeśli zagadnienie pierwotne jest w dowolnej postaci, to rozwi azanie optymalne odczytujemy z optymalnej tablicy sympleksowej nastepuj aco: Optymalnawartośćzmiennejdualnej y i odpowiadaj acej ograniczeniu =współczynnikkolumny s i wierszawskaźników optymalnośći Optymalnawartośćzmiennejdualnej y i odpowiadaj acej ograniczeniu =-(współczynnikkolumy e i wierszawskaźników optymalności) Optymalnawartośćzmiennejdualnej y i odpowiadaj acej ograniczeniu = =(współczynnikowikolumny a i wiersza wskaźników optymalności)- M

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 12 Zmienna e i jestzmienn a,któr aodejmujemyodlewejstrony ograniczeniapostaci,abyzamienićjenarównanie,azmienna a i jest zmienn a sztuczn a w M- metodzie, któr a dodajemy do lewej strony ograniczenia w postaci równania Dla ilustracji rozważmy zagadnienie: max z = 3x 1 + 2x 2 + 5x 5 x 1 + 3x 2 + 2x 3 15 2x 2 x 3 5 2x 1 + x 2 5x 3 = 10 x 1, x 2, x 3 0

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 13 Dodaj ac odpowiednie zmienne mamy: max z = 3x 1 + 2x 2 + 5x 5 Ma 2 Ma 3 x 1 + 3x 2 + 2x 3 + s 1 = 15 2x 2 x 3 e 2 + a 2 = 5 2x 1 + x 2 5x 3 + a 3 = 10 x 1, x 2, x 3, s 1, a 2, a 3 0

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 14 Optymalna tablica jest nastȩpuj aca: x 1 x 2 x 3 s 1 e 2 a 2 a 3 4 5 x 3 0 0 1 2 2 x 2 0 1 0 9 3 x 1 1 0 0 51 z 0 0 0 Zagadnienie dualne ma postać: 9 5 5 2 17 17 9 1 7 58 M 58 M + 9 15 65 120 565 minw = 15y 1 + 5y 2 + 10y 3 y 1 + 2y 3 3 3y 1 + 2y 2 + y 3 2 2y 1 y 2 5y 3 5 y 1 0, y 2 0, y 3 dowolna

A Kasperski, M Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 15 Odczytuj ac rozwi azanie optymalne zagadnienia dualnego z optymalnej tablicy sympleks mamy: ograniczenie pierwsze jest nierówności a to y 1 = 51 (współczynnikoptymalnościwkolumnie s 1 ),drugieograniczeniejestnierówności a to y 2 = 58 (- współczynnikoptymalnościwkolumnie e 2 ),trzecieograniczeniejest równości azatem y 3 = 9 (współczynnikoptymalnościwkolumnie a 3 - M) Optymalna wartość rozwi azania dualnego wynosi w = 15 51 + 5( 58 ) + 10 9 = 565 ijestrównaoptymalnejwartości funkcji celu zagadnienia pierwotnego