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对偶问题推导

对偶问题推导

作者: Greyish | 来源:发表于2020-04-13 23:27 被阅读0次

    原问题和对偶问题

    每一个线性优化问题,都可以表示为一个对偶问题。

    原问题:\begin{equation}
\begin{aligned}
\text { Minimize } z &=\mathbf{c}^{\mathrm{T}} \mathbf{x} \\
\text {s.t.} & \mathbf{A x} \geq \mathbf{b} \\
& \mathbf{x} \geq \mathbf{0}
\end{aligned}
\end{equation}          

    对偶问题:\begin{equation}
\begin{aligned}
\text {Maxmize } z &=\mathbf{b}^{\mathbf{T}} \mathbf{y} \\
\text {s.t.} & \mathbf{A^{T} x} \leq \mathbf{c} \\
& \mathbf{y} \geq \mathbf{0}
\end{aligned}
\end{equation}

    原问题不等式(Ax \geq b)的数量为对偶问题中变量的数量。

    原问题变量(x \geq 0)的数量为对偶问题中不等式的数量。

    如何推导?

    原问题和对偶问题推导对应表

    首先要明确上表中variable和constraints的区别,拿上面提到的例子来讲,原问题不等式(Ax \geq b)即为不等式约束,原问题变量(x \geq 0)即为变量的约束,两者都是约束,但是分为不等式约束和变量约束。

    推导对偶问题时,首先对原问题的每一个不等式约束列写对偶问题的变量,然后对原问题的每一个变量列写对偶问题的不等式约束,该约束的正负号(或等号)与该变量相关。最后,对原问题的每一个非变量约束列写对偶问题的变量约束,该约束的正负号(或等号)与该约束相关。

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