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互补松弛定理计算步骤

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  • 互补松弛定理是线性规划的一个重要定理,用于检验解是否符合约束条件和非负变量限制。其计算步骤如下:

    1. 解决线性规划模型,求出目标函数的最优解及对应的决策变量值。

    2. 对每个约束条件 i,计算该约束条件的松弛量 s[i],即 s[i] = b[i] - sum(a[i][j] * x[j]),其中 b[i] 为约束条件的右端常数值,a[i][j] 为约束条件系数矩阵中第 i 行 j 列元素,x[j] 为第 j 个决策变量的取值。

    3. 对每个松弛变量 s[i],计算其对偶变量 y[i] 的值。即 y[i] = 0,如果约束条件 i 是等式约束;y[i] >= 0,如果约束条件 i 是 ≤ 或 ≥ 约束。

    4. 对每个决策变量 x[j],计算其对偶变量 w[j] 的值。具体计算方法为 w[j] = c[j] - sum(a[i][j] * y[i]),其中 c[j] 为目标函数系数矩阵中第 j 列元素,a[i][j] 为约束条件系数矩阵中第 i 行 j 列元素,y[i] 为相应的对偶变量值。

    5. 检验解是否符合互补松弛定理,即对于所有的决策变量 x[j] 和对偶变量 y[i],有 w[j] >= 0 和 y[i] * s[i] = 0。如果该条件成立,则说明解符合约束条件和非负变量限制,是一个可行解;如果该条件不成立,则说明解不符合约束条件和非负变量限制,不是一个可行解。

    需要注意的是,进行互补松弛定理的计算时,需要对原线性规划模型进行一定的变型,使其满足一定的约束条件和非负变量限制,具体变型方法可以参考相关教材和资料。

    2023-10-23 13:59:37
  • 将原问题的最优解依次代入原问题的约束条件,如果约束条件为严格不等式则说明对偶问题的该变量非零,如果为不等式则说明对偶问题中该变量为0,把对偶问题写出来,将为0的变量代入可以求出其余的变量。

    2023-10-23 13:59:37
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