- •Двусторонние шпоры по файзу
- •Печатай прямо этот файл
- •Теория принятия решений [3, 4]
- •1. Классы задач принятия решений, системный анализ и характеристика его этапов.
- •2. Графы и показатели эффективности смо с простейшими потоками.
- •6. Замкнутые смо.
- •3. Принятие решений в условиях риска, неопределенности и конфликты.
- •Стандартная форма задачи лп
- •Основные понятия лп. Свойства задач лп
- •4. Основы линейного программирования. Область применения. Постановка задачи
- •Каноническая форма задач лп
- •Методы решения задач лп
- •Симплекс-метод. Характеристика метода
- •М одифицированный алгоритм симплекс-метода
- •Модели управления транспортными потоками.
- •Простейшая транспортная задача (т-задача)
- •Транспортная задача с ограниченными пропускными способностями (Td - задача)
- •Задачи с неоднородным грузом
- •Многоиндексные задачи
- •Транспортные задачи по критерию времени
- •6. Оптимизация транспортных потоков. Метод потенциалов
- •Построение начального плана перевозок
- •Правило северо-западного угла
- •Переход от одного плана перевозок к другому
- •Признак оптимальности
- •Алгоритм метода потенциалов
- •7. Методы управления проектом.
- •8. Двойственность задач оптимизации. Двойственность задач лп
- •Интерпретация двойственной задачи
- •Запись двойственной задачи в общем случае
- •Теоремы двойственности
- •Двойственный симплекс-метод
- •9. Декомпозиция задач планирования большой размерности.
- •Метод декомпозиции Данцига - Вулфа
- •10. Методы определения целочисленных решений.
- •Метод отсечений
- •Метод ветвей и границ
- •Аддитивный алгоритм
- •11. Основы динамического программирования. Достоинства и недостатки метода.
- •Работа метода дп
- •Функциональное уравнение дп
- •Многомерные задачи динамического программирования
- •Снижение размерности с помощью множителей Лагранжа
- •12. Оптимизация надежности технических систем, систем распределения ресурсов.
- •4.2.3. Сбалансированная транспортная задача
- •13. Классы задач нелинейного программирования и методы их решения. Х арактеристика задач
- •Условия оптимальности
- •Методы решения задач нп
- •14. Задачи нелинейного программирования, сводящиеся к линейным. Квадратичное программирование
- •Сепарабельное программирование (сп)
- •Задачи дробно-линейного программирования
- •15. Классификация и характеристика методов «спуска».
- •Методы одномерной минимизации. Метод деления шага пополам
- •Квадратичная аппроксимация
- •Метод деления интервала пополам
- •Метод золотого сечения
- •Метод Фибоначчи
- •Метод первого порядка
- •Методы второго порядка
- •Многомерный поиск безусловного минимума Метод Гаусса-Зейделя (покоординатного спуска)
- •Метод Хука-Дживса (метод конфигураций)
- •Симплексный метод
- •Градиентные методы
- •Метод Ньютона
- •М етоды сопряженных направлений
- •Методы условной оптимизации
- •Метод проектирования градиента
- •Метод штрафных функций
- •Метод барьерных функций
- •16. Методы случайного поиска и генетические алгоритмы.
- •8.8.7. Методы случайного поиска
- •Алгоритм с возвратом при неудачном шаге
- •Алгоритм с обратным шагом
- •Алгоритм наилучшей пробы
- •Алгоритм статистического градиента
- •8.8.8. Генетические алгоритмы
- •17. Особенности принятия решений при многих критериях.
- •18. Методы свертки и целевого программирования в принятии решений по многим критериям.
- •10.2.1.4. Линейная свертка
- •10.2.1.5. Максиминная свертка
- •10.2.1.7. Целевое программирование (цп)
- •19. Интерактивные методы принятия решений
Запись двойственной задачи в общем случае
1.Среди условий прямой задачи есть равенство.
приходим
к симметричному случаю. Если новым
неравенствам сопоставить неотрицательные
двойственные переменные
и
:
После вынесения общих множителей за скобки получаем
Так
как
и
входят в модель только в виде разности,
то можно произвести замену
и, таким образом, иметь одну двойственную
переменную, соответствующую равенству
прямой задачи, но при этом она не будет
ограничена по знаку.
2.Переменная
xk
в прямой задаче не ограничена по знаку:
Этим переменным в двойственной задаче будут соответствовать 2 неравенства, которые эквивалентны равенству
В общем случае 5-е правило записи двойственной задачи включает 4 пункта, представленные в следующей таблице
Правило |
Прямая задача |
Двойственная задача |
5.1 |
Переменная xj0 |
j-е условие |
5.2 |
Переменная xj не ограничена по знаку |
j-е условие = |
5.3 |
i-е условие |
Переменная Ui0 |
5.4 |
i-е условие = |
Переменная Ui не ограничена по знаку |
Теоремы двойственности
Между решениями прямой и двойственной задач существует тесная взаимосвязь, которая устанавливается теоремами двойственности. Эта связь позволяет по решению одной задачи двойственной пары получать решение другой.
Теорема
1.
Если в оптимальном решении прямой задачи
условие выполняется как строгое
неравенство
,
(32)
то
соответствующая двойственная переменная
равна нулю, то есть
Обоснование следует из смысла двойственных переменных. Малое изменение ресурса не повлияет на критерий.
Следствие. Если дополнительная переменная в i-м условии прямой задачи больше нуля, то соответствующая двойственная переменная равна нулю. В этом случае i-е условие без дополнительной переменной будет заведомо строгим неравенством, что и оговорено в теореме.
Теорема
2.
Если в единственном оптимальном решении
прямой задачи условие выполняется как
равенство, то есть
(33) то соответствующая двойственная
переменная будет заведомо не равна
нулю.
Равенство (33) означает, что i-й ресурс полностью исчерпан, следовательно, малые изменения этого ресурса обязательно приведут к изменению критерия и поэтому его значимость не равна нулю.
Следствие. Если дополнительная переменная в i-м условии равна нулю, то двойственная переменная этого условия не равна нулю.
Теорема
1'.
Если в оптимальном решении двойственной
задачи условие выполняется как строгое
неравенство
(34) то соответствующая переменная прямой
задачи равна нулю:
Интерпретация:
если затраты превышают производимую
стоимость, то производить такую продукцию
невыгодно.
Теорема
2' Если
в единственном оптимальном решении
двойственной задачи условие выполняется
как равенство, то соответствующая
переменная прямой задачи строго больше
нуля:
.(35)
Так как производимая стоимость равна
затратам, то производство такой продукции
окупается.
Обобщением рассмотренных теорем является вторая основная теорема двойственности: Для того чтобы векторы X* и U* являлись оптимальными решениями прямой и двойственной задач соответственно, необходимо и достаточно выполнение следующих условий:
(36)
Теорема 3. Если X и U – допустимые решения прямой и двойственной задач соответственно, то L(X) (U).(37)
Доказательство.
Так как допустимость решений означает
выполнение неравенств
в ПЗ и
в
ДЗ, то
Теорема 4. Если X* и U* - допустимые решения прямой и двойственной задач и L(X*)= (U*), то они являются оптимальными решениями двойственной пары задач.
Доказательство. Согласно теореме 3 L(X) (U*). И так как L(X*)= (U*) по условию теоремы, то L(X)L(X*). Следовательно, X*- оптимальное решение прямой задачи по определению. Аналогично доказывается оптимальность U* для двойственной задачи.
Теорема 5. Для любых оптимальных X* и U* линейные формы прямой и двойственной задач равны: L(X*)= (U*). (38)
Доказательство. В оптимальных решениях выполняются равенства (36). Суммируя первую группу по j , а вторую по i
И
з
равенства левых частей следует равенство
правых и, значит, справедливость теоремы.
Теорема 6. Если критерий одной из задач двойственной пары не ограничен, то условия другой противоречивы. (Обратное не всегда верно).
Доказательство проведем от противного. Допустим, что при неограниченности L(x) сверху в прямой задаче условия двойственной задачи непротиворечивы. Тогда существует допустимое решение ДЗ, на котором. значение ее критерия конечно. Но согласно теореме L(x) (U), что при принятом допущении невозможно (L бесконечно, а конечно).
Первая основная теорема двойственности:
Если одна из задач двойственной пары разрешима, то и другая задача разрешима, при этом оптимальные значения критериев равны; при неразрешимости одной из задач другая тоже неразрешима.
