Постановка задачи линейного программирования и двойственная задача линейного программирования.

Линейное программирование является составной частью раздела математики, который изучает методы нахождения условного экстремума функции многих переменных и называется математическим программированием. В классическом математическом анализе рассматривается задача отыскания условного экстремума функции. Тем не менее, время показало, что для многих задач, возникающих под влиянием запросов практики, классические методы недостаточны. В связи с развитием техники, ростом промышленного производства и с появлением ЭВМ все большую роль начали играть задачи отыскания оптимальных решений в различных сферах человеческой деятельности.
Основным инструментом при решении этих задач стало математическое моделирование — формальное описание изучаемого явления и исследование с помощью математического аппарата.

Искусство математического моделирования состоит в том, чтобы учесть как можно больше факторов по возможности простыми средствами. Именно в силу этого процесс моделирования часто носит итеративный характер. На первой стадии строится относительно простая модель и проводится ее исследование, позволяющее понять, какие из существенных свойств изучаемого объекта не улавливаются данной формальной схемой. Затем происходит уточнение, усложнение модели.

В большинстве случаев первой степенью приближения к реальности является модель, в которой все зависимости между переменными, характеризующими состояние объекта, предполагаются линейными. Здесь имеется полная аналогия с тем, как весьма важна и зачастую исчерпывающая информация о поведении произвольной функции получается на основе изучения ее производной — происходит замена этой функции в окрестности каждой точки линейной зависимостью. Значительное количество экономических, технических и других процессов достаточно хорошо и полно описывается линейными моделями.

Основные формы задачи ЛП.

Различают три основные формы задач линейного программирование в зависимости от наличия ограничений разного типа.

Стандартная задача ЛП.

[pic] или, в матричной записи,

[pic] где [pic]— матрица коэффициентов. Вектор [pic]называется вектором коэффициентов линейной формы, [pic]— вектором ограничений.

Стандартная задача важна ввиду наличия большого числа прикладных моделей, сводящихся наиболее естественным образом к этому классу задач ЛП.

Каноническая задача ЛП.

[pic] или, в матричной записи,

[pic]

Основные вычислительные схемы решения задач ЛП разработаны именно для канонической задачи.

Общая задача ЛП.

В этой задачи часть ограничений носит характер неравенств, а часть является уравнениями. Кроме того, не на все переменные наложено условие неотрицательности:

[pic]

Здесь [pic]. Ясно, что стандартная задача получается как частный случай общей при [pic]; каноническая — при [pic].

Все три перечисленные задачи эквивалентны в том смысле, что каждую из них можно простыми преобразованиями привести к любой из двух остальных.

При изучении задач ЛП сложилась определенная терминалогия. Линейная форма [pic], подлежащая максимизации (или минимизации) , называется целевой функцией. Вектор [pic], удовлетворяющий всем ограничениям задачи ЛП, называется допустимым вектором, или планом. Задача ЛП, для которой существуют допустимые векторы, называется допустимой задачей. Допустимый вектор [pic], доставляющий наибольшее значение целевой функции по сравнению с любым другим допустимым вектором [pic], т.е. [pic], называется решением задачи, или оптимальным планом. Максимальное значение [pic]целевой функции называется значением задачи.

Двойственная задача линейного программирования.

Рассмотрим задачу ЛП

[pic](1) или, в матричной записи,

[pic](2)

Задачей, двойственной к (1) (двойственной задачей), называется задача
ЛП от [pic] переменных [pic] вида

[pic](3) или, в матричной записи,

[pic](4) где [pic].

Правила построения задачи (3) по форме записи задачи (1) таковы: в задаче (3) переменных [pic] столько же, сколько строк в матрице [pic] задачи (1). Матрица ограничений в (3) — транспортированная матрица [pic].
Вектор правой части ограничений в (3) служит вектором коэффициентов максимизируемой линейной форме в (1), при этом знаки неравенств меняются на равенство. Наоборот, в качестве целевой функции в (3) выступает линейная форма, коэффициентами которой задаются вектором правой части ограничений задачи (1), при этом максимизация меняется на минимизацию. На двойственные переменные [pic] накладывается условие неотрицательности. Задача (1), в отличии от двойственной задачи (3) называется прямой.

Теорема двойственности. Если взаимодвойственные задачи (2), (4) допустимы, то они обе имеют решение и одинаковое значение.

Теорема равновесия. Пусть [pic]— оптимальные планы прямой (1) и двойственной (3) задач соответственно. Тогда если [pic] то

[pic]