1 Dualidad Multiplicadores Importantes en problemas de optimización Dualidad Justificación de esta...
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1
Dualidad
Multiplicadores Importantes en problemas de
optimización
Dualidad Justificación de esta importancia Resultados teóricos
Aplicación práctica: Análisis de sensibilidad
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Dualidad
Problema lineal (primal) y condiciones de extremo:
Ax b min cTx AT = c s.a Ax b 0 T (Ax - b ) = 0 Condiciones lineales y cuadráticas
Tanto en x como en
3
Dualidad
¿Existe un problema en con las condiciones de extremo anteriores?
Ax b AT = c max bT 0 s.a AT = c T(Ax - b ) = 0 0 Problema dual
Las variables son los multiplicadores
4
Dualidad
Propiedades: Solución de ambos problemas es la
misma Multiplicadores del primal: variables del dual Variables del primal: multiplicadores del dual
Es indiferente resolver uno u otro Pero el coste computacional no es el mismo
Problema dual del dual: primal
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Dualidad
Otras propiedades: Dualidad débil
Para dos puntos factibles: x (factible primal) y (factible dual)
cTx bT Los valores del dual son cotas del primal
En los óptimos respectivos,cTx* = bT*
6
Dualidad
Justificación del resultado de dualidad débil
Si x y son factibles, AT = c TAx = cTx Ax b , 0 TAx bT cTx bT
Si x y son además óptimos, T(Ax - b ) = 0 TAx = bT cTx = bT
7
Dualidad
Otras propiedades: Dualidad fuerte
Para un problema primal (P) y su dual (D), Si (P) es óptimo,
(D) es óptimo (con la misma solución)
Si (P) no está acotado,
(D) no es factible Si (P) no es factible,
(D) no es factible o no está acotado
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Dualidad
Justificación de dualidad fuerte Si uno de los problemas es óptimo, los
multiplicadores son óptimos para el otro Si un problema no está acotado, por
dualidad débil no puede existir un punto factible del otro
Si un problema no es factible, el otro no puede ser óptimo
Primal y dual son intercambiables
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Dualidad
Construcción del problema dual: Función objetivo: min max
Lado derecho multiplicadores
Restricciones:1. (Matriz de coeficientes)T multiplicadores = coefs. fn. objetivo2. Signo de multiplicadores
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Dualidad
Ejemplo: max cTx + dTy min bT + hT s.a Ax + y = b s.a AT + = c By h + BT = d x 0 , 0 Agrupando términos: min bT - hT s.a AT c - BT = d 0
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Dualidad
Interpretación económica: Problema primal: min cTx s.a Ax = b x 0
Determinar mejor nivel de utilización de procesos x
Para hacer frente a una demanda b Con coste mínimo
Decisión centralizada para toda la empresa Planificador central
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Dualidad
Problema dual: max bT max bT s.a AT + = c s.a AT c 0
Determinar precios de productos demandados Para obtener máximo ingreso Beneficio cero
Decisión descentralizada Mecanismo basado en precios (mercado)
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Dualidad
Ejemplo: problema de transporte Planteamiento: min ijk cijkxijk
s.a i xijk djk
jk skxijk vi
x 0 Variables:
cantidades transportadas de cada almacén i a cada cliente j de cada producto k
14
Dualidad
Problema dual: max i vi i + i djk jk
s.a sk i + jk cijk
i 0 , jk 0
Interpretación: i es el precio a pagar por el uso de cada
unidad de espacio de almacenamiento jk es el precio a percibir por cada unidad
de producto entregada al cliente
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Dualidad
Aplicación: Análisis de sensibilidad
¿Cómo cambia la solución si los datos cambian?
Importancia: Datos no son conocidos con exactitud
• Están sujetos a incertidumbre• Varían con el tiempo
Estudio paramétrico: Forma de función objetivo óptima En función de los datos
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Dualidad
Cambios en la función objetivo: El coeficiente ci cambia a c’i
Las restricciones no se ven afectadas Efecto sobre la última solución:
Basta comprobar optimalidad
’n = c’n - N TB -Tc’b
B y N mismos valores que antes del cambio
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Dualidad
Ejemplo: min x1 - 2x2 - x3
s.a x1 + x3 1
- x1 + 2x2 + 2x3 2
x 0 Solución: x* = ( 1 3/2 0 )T
Supongamos que el coeficiente c1 cambia Pasa de valer 1 a valer 3/2
Calcular el nuevo vector de multiplicadores
Cambia cb pero no cn
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Dualidad
Nuevo vector de multiplicadores: ’n = cn - N TB -Tc’b
-1 1 2 1/2 1 -1 -1 3/2 ’n = 0 - -1 0 = 1/2 0 2 -2 0 0 1 1
El punto sigue siendo solución
¿Y si c1 pasa a valer 1/2 ?
’n = ( 3/2 -1/2 1 )T
19
Dualidad
El vértice deja de ser solución Nueva solución
Método Simplex desde el vértice dado 0 1 0 1 1 pn = 1 , Bpb = -Npn pb = pb = -1 2 0
1/2 0
Problema no acotado
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Dualidad
Otro problema a resolver Efecto para un cambio dado
¿Cuál es el mayor cambio que no afecta a la solución?
Forma del cambio: c’ = c + c Condición:
’n = cn + cn - N TB -T (c’b + cb )
= n + (cn - N TB -T cb ) = n + n 0
= min { - (n )i /(n )i | (n )i < 0 }
21
Dualidad
Ejemplo: min x1 - 2x2 - x3
s.a x1 + x3 1
- x1 + 2x2 + 2x3 2
x 0 Solución: x* = ( 1 3/2 0 )T
Máximo cambio para c’ = c - e1
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Dualidad
Criterio para el máximo cambio: ’n = n + (cn - N TB -T cb ) = n + n 0
Valores para el caso considerado:1 0 1 1 1 -1 0 T 1 0 -T -10 + 0 - = 0 + -1
0 2 0 1 -1 2 01 0 1 0
Máximo cambio: = 0
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Dualidad
Cambios en el lado derecho de restricciones
El cambio no afecta a los multiplicadores: Optimalidad no cambia
Valores de las variables tienen que cambiar El último vértice es infactible
Ax = b b’ ¿Cambia el conjunto de variables básicas?
Solo si
xb = B -1b’ i , (B -1b’ )i < 0
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Dualidad
Ejemplo: min x1 - 2x2 - x3
s.a x1 + x3 1
- x1 + 2x2 + 2x3 2
x 0 Solución: x* = ( 1 3/2 0 )T
Supongamos que b1 = 1 2
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Dualidad
Condición para que se mantenga la base: 1 0 -1 2 2 B -1b = = 0 -1 2 2 2
La base no cambia Sí varían los valores de las variables básicas:
x’b = ( 2 2 )T
Supongamos ahora queb1 = 1 -1
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Dualidad
Condición para que se mantenga la base:
1 0 -1 -1 -1 B -1b = = -1 2 2 ½
La base óptima cambia Cálculo de la nueva solución:
Método Simplex desde el principio, o Método Simplex dual desde la última
solución Lo veremos más adelante
27
Dualidad
¿Máximo cambio que no afecta a la base?
Forma del cambio:b’ = b + b
Condición: B -1b’ 0 B -1b + B -1b = xb + B -1b
0
= min { - (xb )i /(B -1b )i | (B -1b )i < 0 }
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Dualidad
Ejemplo: min x1 - 2x2 - x3
s.a x1 + x3 1
- x1 + 2x2 + 2x3 2
x 0
Solución: x* = ( 1 3/2 0 )T
Estudiar cambios para b = -e1
29
Dualidad
Condición: xb + B -1b 0
1 1 0 -1 -1 1 -1 + = +
0 3/2 -1 2 0 3/2 -1/2
1
Si > 1 , la base óptima cambia
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Dualidad
Método dual del Simplex: Método Simplex aplicado al problema
dual Empleando la información en su forma primal Calculando valores para x
Inicio del método Vértice factible pero no óptimo para el dual Vértice óptimo pero no factible para el primal
31
Dualidad
Condiciones del vértice inicial Respecto del problema primal:
Vértice (base) con multiplicadores óptimosn = cn - N TB -Tcb 0
Variables no factiblesi , (xb )i = (B -1b )i < 0
No se puede aplicar el método Simplex normal
Pero el vértice tiene información de interés
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Dualidad
Movimiento a partir del vértice Cálculo de la dirección de movimiento
Seleccionar componente más negativa de B -1b
Definir dirección para b = ei , BT + b = 0 = -B -Tb = -B -Tei
NT + n = 0 n = N TB -Tei
Definir la longitud de paso para = min { - (n )i /(n )i | (n )i < 0 }
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Dualidad
Valores del problema primal Se actualiza la base
Variable que deja de ser básica La que tenga el valor más negativo de B -1b
Variable que pasa a ser básica La que defina el valor de
Nuevo valor de las variables básicas Calcular B -1b para la nueva base
34
Dualidad
Cálculos del método Simplex dual Dado un vértice óptimo pero no factible
Calcular B -1b Determinar la componente más negativa Calcular n = cn - N TB -Tcb y n = N TB -Tei
Calcular = min { - (n )i /(n )i | (n )i < 0 } Determinar la variable que pasa a ser básica Actualizar B , N , cb , cn
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Dualidad
Ejemplo: min x1 - 2x2 - x3
s.a x1 + x3 -1
- x1 + 2x2 + 2x3 2
x 0 Vértice óptimo: xb
* = B -1b = ( -1 ½ )T
Variables básicas: x1 y x2
Variable que deja de ser básica: x1
Multiplicadores: n = cn - N TB -Tcb = ( 1 0 1 )T
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Dualidad
Dirección de movimiento de multiplicadores
n = N TB -Tei = ( 1 -1 0 )T
Longitud de paso = 0/(-1) = 0
Nueva variable básica: s1
Nuevo valor de las variables básicas ( x2 y s1 ):
B -1b = ( 1 1 )T
El vértice es óptimo