5 Análise de Sensibilidade

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1 MAC-35 - Programação Linear Primeiro semestre de 00 Prof. Marcelo Queiroz Notas de Aula 5 Análise de Sensibilidade Neste capítulo consideramos o problema de programação linear na forma canônica e seu dual min c x (PLC) s.a Ax = b x 0 max p b (DLC) s.a A p c p IR m onde A IR m n e b IR n. Vamos estudar a dependência do valor ótimo e da solução ótima do problema primal em relação aos dados do problema: A, b e c. Em particular, vamos determinar condições sob as quais uma variação em um destes dados não altera a solução ótima do problema original, bem como buscar mecanismos de solução quando isto não ocorre, aproveitando a informação da solução ótima do problema original. Considere que x é uma solução ótima para o (PLC), associada à matriz básica B. As propriedades B b 0 viabilidade c c B B A 0 otimalidade são válidas nesta solução. Veremos a seguir como uma alteração nos parâmetros do problema afeta estas propriedades. Acréscimo de uma nova variável Suponha que o problema passe a ter uma nova variável x n+ tornando-se min c x + c n+ x n+ (PLC) s.a Ax + A n+ x n+ = b x, x n+ 0. Observe que a solução x = x, x n+ = 0 é uma solução básica viável associada à base original B. Assim a condição de viabilidade não é alterada. Os custos reduzidos das variáveis originais também permanecem Baseadas no livro de Bertsimas & Tsitsiklis: Introduction to Linear Optimization. 9

2 os mesmos. O custo reduzido da nova variável será c n+ = c n+ c B B A n+. Temos então duas situações possíveis:. c n+ 0. Neste caso a solução x = x, x n+ = 0 é ótima para o problema modificado;. c n+ < 0. Neste caso podemos obter a nova solução ótima aplicando o método simplex usando a solução básica x = x, x n+ = 0 como solução inicial. No caso do simplex tabular, podemos calcular a nova coluna do tableau como [ ] c n+. B A n+ Empiricamente podemos esperar que o simplex a partir desta solução necessite de um número de iterações muito menor do que se o problema modificado fosse resolvido sem informação nenhuma. Exemplo 5. Considere o problema min 5x x + x 3 s.a 3x + x + x 3 = 0 5x + 3x + x 4 = 6 x 0. e a solução ótima x = (,, 0, 0) com o tableau ótimo x x x 3 x x = 0 3 x = Observe que a matriz B aparece nas duas últimas colunas do tableau. Considere agora o problema com uma nova variável x 5 : min 5x x + x 3 x 5 s.a 3x + x + x 3 + x 5 = 0 5x + 3x + x 4 + x 5 = 6 x 0. Partindo da mesma solução básica x = (,, 0, 0) teremos que o custo reduzido em relação à nova variável é c 5 = c 5 c B B A 5 = [ 5 ] = 4 < 0,

3 o que mostra que esta base não é ótima para o novo problema. Aumentamos o tableau incluindo a coluna B A 5 = (, ), e aplicamos o simplex: x x x 3 x 4 x x = 0 3 x = x x x 3 x 4 x x = 3 x 5 = Assim encontramos a nova solução ótima x = (3, 0, 0, 0, ). Acréscimo de uma nova restrição de desigualdade Suponha que acrescentemos ao problema original uma restrição da forma A m+ x b m+. Se a solução ótima do problema original satisfaz A m+ x b m+, então esta solução também é ótima para o novo problema (prove!). Do contrário, passamos esta restrição para a forma canônica introduzindo uma variável de folga x n+, e obtemos um novo problema na forma canônica com a matriz A 0 Ā =. A m+ Seja B uma base ótima do problema original. Podemos contruir uma solução (x, x n+ ) definindo x n+ = A m+ x b m+. Esta solução é inviável, mas está associada à base formada pelas variáveis x B,...,x Bm, x n+, com a matriz básica dada por B = B 0 a onde a contém as componentes de A m+ que estão na base original. Note que esta matriz é de fato inversível, com a inversa dada por B B = 0. a B Temos assim uma solução primal básica inviável. Note que os custos reduzido em relação a esta solução básica são dados por c novo c B B Ā = [c 0] [c B 0] B 0 a B, = [c c BB A 0] 0, 93 A m+ A 0

4 e são não-negativos porque B é ótima para o problema original. Assim B é uma base viável dual, e podemos aplicar o simplex dual para o novo problema, a partir do tableau x... x n x n+ c c BB A 0 x B = x B B A 0 x n+ = A m+ x b m+ a B A A m+ Exemplo 5. Considere outra vez o problema com o tableau ótimo min 5x x + x 3 s.a 3x + x + x 3 = 0 5x + 3x + x 4 = 6 x 0. x x x 3 x x = 0 3 x = e suponha que seja acrescida a restrição x + x 5, que é violada pela antiga solução ótima x = (,, 0, 0). A última linha do tableau aumentado será dada por [ a B A A m+ = [ ] ] [ 0 0] = [0 0 ] 3 e aplicando o simplex dual a partir do tableau aumentado teremos: x x x 3 x 4 x x = x = x 5 = 0 0 x x x 3 x 4 x x = x = x 4 =

5 Mudanças no vetor b Suponha que a i-ésima componente do vetor b torne-se b+δe i. Gostaríamos de determinar os valores de δ para os quais a base ótima do problema original permanece ótima. Note que a condição de otimalidade primal não depende do vetor b, assim apenas a viabilidade pode ser afetada. Para manter viabilidade precisamos garantir que a condição B (b + δe i ) 0 continue valendo. Seja g = B e i a i-ésima coluna da matriz B. A condição de viabilidade é equivalente a x B + δg 0 ou ainda x Bj + δ 0, j =,...,m. Esta condição é válida se e somente se δ x B j, > 0 e δ x B j, < 0, ou equivalentemente max >0 x B j δ min <0 x B j. Se δ está neste intervalo, a base ótima do problema original permanece ótima e o valor ótimo pode ser expresso como função de δ: c B B (b + δe i ) = p b + δp i, onde p = c B B é a solução dual ótima associada à base B. Se δ está fora do intervalo acima, a solução antiga é inviável mas satisfaz a condição de otimalidade, equivalente à viabilidade dual, e assim podemos usar o simplex dual para encontrar a solução do novo problema. Exemplo 5.3 Considere o tableau ótimo x x x 3 x x = 0 3 x = e suponha que a primeira componente do vetor b passe a ser 0 + δ. A primeira coluna de B é ( 3, 5), assim a condição de viabilidade passa a ser x = 3δ 0 e x = + 5δ 0, ou ainda, 5 δ 3. O valor ótimo em função de δ será + 0δ, pois p = c BB e = [ 5 ] 3 5 = 0. Se δ [, ] então uma das duas variáveis básicas fica negativa, e 5 3 podemos aplicar o simplex dual a partir desta base. 95

6 Mudanças no vetor c Suponha agora que o vetor c passe a ser c + δe j. A viabilidade primal não é afetada (não depende da função objetivo), mas a condição de otimalidade c BB A c pode ser afetada. Inicialmente suponha que j é uma variável não-básica. Como o vetor c B não muda, a única desigualdade afetada é a do custo reduzido associado a x j : c BB A j c j + δ δ c j. Se esta condição é satisfeita, então a base ótima do problema original permanece ótima no problema modificado. Do contrário, podemos usar a base ótima do problema original como base inicial para o método simplex aplicado ao novo problema. Note que, no tableau, apenas a coluna associada a x j é modificada. Suponha, por outro lado, que x j = x Bl. Neste caso o vetor c B passa a ser c B +δe l e todas as desigualdades da condição de otimalidade serão afetadas: (c B + δe l ) B A i c i, i B l (c B + δe l ) B A B l c Bl + δ Observe que a última desigualdade é trivialmente satisfeita, pois (c B + δe l ) B A B l = (c B + δe l ) e l = c Bl + δ. Observe ainda que para os demais índices da base, (c B + δe l ) B A B k = (cb + δe l ) e k = c Bk, e a desigualdade correspondente também é trivialmente satisfeita. Ficamos assim com δq li c i, i {B,..., B m }, onde q li = (e l ) B A i = Bl A i é o valor da linha l e coluna i do tableau. Estas desigualdades determinam uma faixa de valores de δ para os quais a base anterior permanece ótima. Exemplo 5.4 Voltando ao problema dos exemplos anteriores, podemos calcular, para as variáveis não-básicas x 3 e x 4, os valores de c 3 + δ 3 e c 4 + δ 4 que não perturbam a otimalidade da solução x = (,, 0, 0) : δ 3 c 3 =, δ 4 c 4 = 7. Uma variação c + δ no custo associado à variável básica x terá que satisfazer δ q 3 c 3 δ 3, δ q 4 c 4 δ 7, ou ainda δ [ 3, 7 ], para não perturbar a otimalidade de x. 96

7 Mudanças numa coluna não-básica de A Suponha que a entrada A ij da matriz passe a ser A ij +δ, onde x j é uma variável não-básica. Como neste caso a matriz B não muda, a condição de viabilidade primal permanece inalterada. Além disso apenas o custo reduzido em relação à variável x j é alterado, passando a ser c j p (A j + δe i ), onde p = c B B. Assim a condição de otimalidade a ser verificada é c j p (A j + δe i ) 0 c j δp i. Se esta condição é desrespeitada, aplicamos o simplex ao tableau modificado (somente a coluna de x j é alterada), e a variável x j entrará na base. Exemplo No exemplo anterior, se a entrada A 3 da matriz tornarse + δ, a otimalidade será preservada somente quando δ satisfizer c 3 δp ou, equivalentemente, δ 0. Exercícios sugeridos para o capítulo 5: , 5.0, 5.3(a,b). 97

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