Slabá dualita

Slabá dualita  je koncept v optimalizaci , který říká, že mezera duality je vždy větší nebo rovna nule. To znamená, že řešení primárního problému (problému minimalizace) je vždy větší nebo rovno řešení souvisejícího duálního problému . Tento termín je v protikladu k silné dualitě , která je splněna pouze za určitých podmínek [1] .

Použití

Mnoho přímých duálních [2] aproximačních algoritmů je založeno na principu slabé duality [3] .

Věta o slabé dualitě

Přímý úkol:

Maximalizovat za podmínky ;

Dvojitý úkol:

Minimalizovat předmět .

Slabá věta o dualitě říká, že .

Konkrétně, pokud je proveditelné řešení přímého problému maximalizace lineárního programování a je proveditelným řešením duálního problému minimalizace lineárního programování, pak lze větu o slabé dualitě formulovat následovně: , kde a jsou koeficienty odpovídajícího objektivní funkce.

Důkaz:

Zobecnění

V obecnějším případě, pokud je proveditelné řešení problému primární maximalizace a je proveditelné řešení problému duální minimalizace, vyplývá ze slabé duality, že , kde a jsou objektivní funkce pro primární a duální problémy, v tomto pořadí.

Viz také

Poznámky

  1. Boţ, Grad, Wanka, 2009 , str. jeden.
  2. Prvotní-duální algoritmus je algoritmus pro současné řešení primárního a duálního problému.
  3. Gonzalez, 2007 , str. 2.

Literatura