Pesquisa Operacional

Documentos relacionados
Combinando inequações lineares

Combinando inequações lineares

PESQUISA OPERACIONAL I

Pesquisa Operacional

Otimização Linear. Profª : Adriana Departamento de Matemática. wwwp.fc.unesp.br/~adriana

Aula 07: Análise de sensibilidade (2)

PESQUISA OPERACIONAL. Fabiano F. T. dos Santos. Instituto de Matemática e Estatística

II. Programação Linear (PL)

TP052-PESQUISA OPERACIONAL I Algoritmo Dual Simplex. Prof. Volmir Wilhelm Curitiba, Paraná, Brasil

Pesquisa Operacional

Método Simplex Dual. Prof. Fernando Augusto Silva Marins Departamento de Produção Faculdade de Engenharia Campus de Guaratinguetá UNESP

Representação de poliedros

Graduação em Engenharia Elétrica MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO ENE081. PROF. IVO CHAVES DA SILVA JUNIOR

Métodos de Pesquisa Operacional

Programação Matemática

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº3: Dualidade. Interpretação Económica.

Programação Linear. Dual Simplex: Viabilidade Dual Método Dual Simplex

Dualidade - Definições

Algoritmos de aproximação - Método primal-dual

Programação Matemática. Método Simplex

Exemplo: Maximização de lucros em uma chocolateria que produz os seguintes produtos: (1) Chocolate Pyramide (2) Chocolate Pyramide Nuit

Prof.: Eduardo Uchoa.

Lema de Farkas e desigualdades lineares

Professor: Rodrigo A. Scarpel

Capítulo 3. O Método Primal Simplex

Programação Linear M É T O D O S : E S T A T Í S T I C A E M A T E M Á T I C A A P L I C A D A S D e 1 1 d e m a r ç o a 2 9 d e a b r i l d e

4-1 PESQUISA OPERACIONAL MÉTODO SIMPLEX

Pesquisa Operacional

X - D U A L I D A D E

CAPÍTULO 4. Teoria da Dualidade

Solução de problemas de PL com restrições do tipo >= e =

4- Dualidade em Programação Linear

Índice. Prefácio Os modelos de programação linear e a investigação operacional 17

MB PRINCÍPIOS DA PESQUISA OPERACIONAL PO INTRODUÇÃO A PESQUISA OPERACIONAL LISTA DE EXERCÍCIOS - PROGRAMAÇÃO LINEAR

Otimização Aplicada à Engenharia de Processos

5 Análise de Sensibilidade

Maristela Santos. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo

Programação Linear Inteira. C. Requejo (UA) Métodos de Investigação Operacional MIO / 30

3- O MÉTODO SIMPLEX Introdução e fundamentos teóricos para o Método Simplex

Pesquisa Operacional

Algoritmo Simplex - versão 2.5

Programação Linear (PL) Solução algébrica - método simplex

Programação Linear. MÉTODOS QUANTITATIVOS: ESTATÍSTICA E MATEMÁTICA APLICADAS De 30 de setembro a 13 de novembro de 2011 prof. Lori Viali, Dr.

DISCIPLINA: Investigação Operacional ANO LECTIVO 2009/2010

MÉTODO SIMPLEX. Prof. MSc. Marcos dos Santos

Professor João Soares 20 de Setembro de 2004

Pesquisa Operacional

Método Simplex dual. Marina Andretta ICMC-USP. 24 de outubro de 2016

Investigação Operacional

α ( u 1 - u 2 ) = u 3 - u 2.

Unidade: Modelo Simplex e Modelo Dual. Unidade I:

INVESTIGAÇÃO OPERACIONAL. Programação Linear. Exercícios. Cap. IV Modelo Dual

PESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR MÉTODO SIMPLEX. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.

Programação Matemática Lista 3

A Dualidade em Programação Linear

PESQUISA OPERACIONAL 11. SOLUÇÃO ALGEBRICA O MÉTODO SIMPLEX ( ) DEFINIÇÕES REGRAS DE TRANSFORMAÇÃO. Prof. Edson Rovina Página 16

Exemplo de um problema de transporte, com 3 fontes e 3 destinos. Custos unitários de transporte para o exemplo de problema de transporte

Aula 02: Algoritmo Simplex (Parte 1)

Aula 22: Formulações com número exponencial de variáveis

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu

O método Simplex Aplicado ao Problema de Transporte (PT).

Algoritmo Simplex para Programação Linear I

Investigação Operacional

Otimização Linear. Conceitos básicos Álgebra Linear Introdução ao método simplex

Jogos de soma zero com dois jogadores

Programação Linear. (2ª parte) Informática de Gestão Maria do Rosário Matos Bernardo 2016

Pesquisa Operacional aula 3 Modelagem PL. Profa. Alessandra Martins Coelho

Existência e otimalidade de pontos extremos

Programação Linear. (1ª parte) Informática de Gestão Maria do Rosário Matos Bernardo 2016

Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos. Parte III

Pesquisa Operacional Aula 4 Solução Gráfica em Programação Linear

OTIMIZAÇÃO. O processo de otimização normalmente involve a procura de pontos de máximos e mínimos de uma função.

Professor: Rodrigo A. Scarpel

PESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR MÉTODO SIMPLEX. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.

Programação Linear - Parte 3

Simplex. Transparências de apoio à leccionação de aulas teóricas. c 2011, 2009, 1998 José Fernando Oliveira, Maria Antónia Carravilla FEUP

Pesquisa Operacional. Introdução à Pesquisa Operacional Programação Linear

O Problema de Transportes

Indução Matemática. Profa. Sheila Morais de Almeida. junho DAINF-UTFPR-PG

Aula 19: Lifting e matrizes ideais

Dualidade e Análise de Sensibilidade

Aula 06: Dualidade (aula prática)

Transparências de apoio à lecionação de aulas teóricas. c 2012, 2011, 2009, 1998 José Fernando Oliveira, Maria Antónia Carravilla FEUP

Professor: Rodrigo A. Scarpel

Modelagem Matemática de Problemas de Programação Linear

Pesquisa Operacional

Alocação de Unidades via Relaxação Lagrangeana

Slide 1. c 1998 José Fernando Oliveira, Maria Antónia Carravilla FEUP

Investigação Operacional 1. Transparências de apoio à leccionação de aulas teóricas. x j - valor da variável de decisão j;

Transcrição:

Pesquisa Operacional Teoria da Dualidade Profa. Sheila Morais de Almeida DAINF-UTFPR-PG outubro - 2015

Problema Dual Cada problema de Programa de Programação Linear está associado a um outro problema de PL que chamamos de Problema Dual. O problema original é chamado de Problema Primal. Primal Dual Max z = cx Min w = b t y s.a: Ax b s.a: A t y c t x 0 y 0

Construção do Problema Dual

Construção do Problema Dual Considere o seguinte Problema Primal de PL: Max z = x 1 + x 2 + x 3 s.a: x 1 x 2 + x 3 15 2x 1 + x 2 + 5x 3 30 5x 1 2x 2 = 10 x 1 + 3x 2 + 7x 3 20 x 1 0, x 2 0, x 3 R

Construção do Problema Dual Considere o seguinte Problema Primal de PL: Min w = 15y 1 + 30y 2 + 10y 3 + 20y 4 s.a: y 1 + 2y 2 + 5y 3 + 1y 4? 1 y 1 + y 2 2y 3 + 3y 4? 1 y 1 + 5y 2 + 7y 4? 1 y 1, y 2, y 3, y 4?

Construção do Problema Dual

Construção do Problema Dual Considere o seguinte Problema Primal de PL: Min w = 15y 1 + 30y 2 + 10y 3 + 20y 4 s.a: y 1 + 2y 2 + 5y 3 + 1y 4 1 y 1 + y 2 2y 3 + 3y 4 1 y 1 + 5y 2 + 7y 4 = 1 y 1 0, y 2 0, y 3 R, y 4 0

Observações importantes O dual do Problema Dual é o Problema Primal. A cada restrição do Problema Primal corresponde uma variável do Problema Dual e vice-versa.

Dualidade Fraca Teorema da Dualidade Fraca Seja o Primal um problema de maximização. Toda solução viável do Problema Primal tem valor menor ou igual ao de qualquer solução viável do Dual. Sejam z = cx uma solução viável do Problema Primal e w = b t y uma solução viável do Problema Dual. Então z w.

Possíveis casos da relação entre soluções ótimas dos problemas Primal e Dual Caso 1: Se o Primal é ilimitado, então o Dual é inviável. Caso 2: Se o Dual é ilimitado, então o Primal é inviável. Caso 3: O Primal e o Dual são limitados. Os valores das funções objetivo das soluções ótimas são iguais. Se z é a solução ótima do Primal e w é a solução ótima do Dual, então z = w. Caso 4: O Primal e o Dual são inviáveis.

Dualidade Forte Teorema da Dualidade Forte O Problema Primal é limitado se, e somente se, o Dual é limitado. Nesse caso, os valores das funções objetivos das soluções ótimas do Primal e do Dual são iguais.

Se o Primal é ilimitado, o Dual é inviável Primal ilimitado Dual inviável Max z = x Min w = y s.a: x 1 s.a: y 1 x 0 y 0 região factível 0 1 0 1

Se o Dual é ilimitado, o Primal é inviável Primal inviável Dual ilimitado Max z = x Min w = y s.a: x 1 s.a: y 1 x 0 y 0 região factível -1 0 0 1

O Primal e o Dual são limitados Primal limitado Dual limitado Max z = x Min w = y s.a: x 1 s.a: y 1 x 0 y 0 região factível região factível 0 1 0 1

O Primal e o Dual são inviáveis Primal inviável Dual inviável Max z = x 1 +x 2 Min w = y 1 +y 2 s.a: x 1 1 s.a: y 1 1 x 2 1 y 2 1 x 1, x 2 0 y 1 0, y 2 0 x 2 y 2 1 1-1 0 x 1 0-1 1 y 1

Teorema das Folgas Complementares Teorema das Folgas Complementares (x, s ) é uma solução viável ótima do Primal e (y, t ) é uma solução viável ótima do Dual se, e somente se, para todo j {1,..., n}, x j t j = 0; e, para todo i {1... m}, y i s i = 0, onde n é o número de variáveis do primal e m é o número de restrições do primal.

Problema Primal: Max z = 5x 1 + 6x 2 + 4x 3 s.a: x 1 2x 2 + x 3 1 5x 1 + x 2 + x 3 3 x 1 0 e x 2, x 3 0

Problema Dual: Min w = y 1 + 3y 2 s.a: y 1 + 5y 2 5 2y 1 + y 2 6 y 1 + y 2 4 y 1, y 2 0

Como o Problema Dual tem duas variáveis, podemos resolvê-lo pelo Método Gráfico: y 2 -y 1 + 5y 2 > 5-5 1 y 1

Como o Problema Dual tem duas variáveis, podemos resolvê-lo pelo Método Gráfico: y 2-5 -3-2 y 1 + y 2 < 6 1 6 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1

Como o Problema Dual tem duas variáveis, podemos resolvê-lo pelo Método Gráfico: y 2 y 1 + y 2 < 4 6-5 -2 y 1 + y 2 < 6-3 1 4 4 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1

Sabemos que a solução ótima corresponde a um dos vértices do poĺıgono da região factível. y 2 y 1 + y 2 < 4 6-5 -2 y 1 + y 2 < 6-3 1 4 4 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1

Sabemos que a solução ótima corresponde a um dos vértices do poĺıgono da região factível. y 2 y 1 + y 2 < 4 6-5 -2 y 1 + y 2 < 6-3 1 4 P 1 = (0,4) 4 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1

Sabemos que a solução ótima corresponde a um dos vértices do poĺıgono da região factível. y 2 y 1 + y 2 < 4 6-5 -2 y 1 + y 2 < 6-3 1 4 P 1 = (0,4) P 2 = (0,1) 4 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1

Sabemos que a solução ótima corresponde a um dos vértices do poĺıgono da região factível. y 2 y 1 + y 2 < 4 6-5 -2 y 1 + y 2 < 6-3 1 4 P 1 = (0;4) P 2 = (0;1) P 3 = (2,5;1,5) 4 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1

Como é um problema de minimização, procuramos o ponto que resulta no menor valor da função objetivo. Min w = y 1 + 3y 2 y 2 y 1 + y 2 < 4 6-5 -2 y 1 + y 2 < 6-3 1 4 P 1 = (0;4) w = 12 P 2 = (0;1) P 3 = (2,5;1,5) w = 7 w = 3 4 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1

Como é um problema de minimização, procuramos o ponto que resulta no menor valor da função objetivo. Min w = y 1 + 3y 2 y 2 y 1 + y 2 < 4 6-5 -2 y 1 + y 2 < 6-3 1 4 P 1 = (0;4) w = 12 P 2 = (0;1) P 3 = (2,5;1,5) w = 7 w = 3 4 -y 1 + 5y 2 > 5 y 1 P 2 é a solução ótima, com y 1 = 0, y 2 = 1 e w = 3.

Pelo Teorema da Dualidade Forte, a solução ótima do Problema Primal tem z = w = 3. Max z = 5x 1 + 6x 2 + 4x 3 s.a: x 1 2x 2 + x 3 1 5x 1 + x 2 + x 3 3 x 1 0 e x 2, x 3 0

Vamos utilizar o Teorema das Folgas Complementares para determinar os valores de x 1, x 2 e x 3. Primeiro, vamos colocar as variáveis de folga do Problema Primal: Max z = 5x 1 + 6x 2 + 4x 3 s.a: x 1 2x 2 + x 3 + s 1 + 0s 2 = 1 5x 1 + x 2 + x 3 + 0s 1 + s 2 = 3 x 1, s 1, s 2 0 e x 2, x 3 0

Vamos utilizar o Teorema das Folgas Complementares para determinar os valores de x 1, x 2 e x 3. Agora, vamos colocar as variáveis de folga do Problema Dual: Min w = y 1 + 3y 2 s.a: y 1 + 5y 2 t 1 + 0t 2 + 0t 3 = 5 2y 1 + y 2 + 0t 1 + t 2 + 0t 3 = 6 y 1 + y 2 + 0t 1 + 0t 2 + t 3 = 4 y 1, y 2, t 1, t 2, t 3 0

Como y 1 = 0 e y 2 = 1 na solução ótima do Dual, podemos deduzir: y 1 + 5y 2 t 1 + 0t 2 + 0t 3 = 5 2y 1 + y 2 + 0t 1 + t 2 + 0t 3 = 6 y 1 + y 2 + 0t 1 + 0t 2 + t 3 = 4 Da primeira linha das restrições do Dual: y 1 + 5y 2 t 1 = 5 (0) + 5(1) t 1 = 5 t 1 = 0 t 1 = 0

Como y 1 = 0 e y 2 = 1 na solução ótima do Dual, podemos deduzir: y 1 + 5y 2 t 1 + 0t 2 + 0t 3 = 5 2y 1 + y 2 + 0t 1 + t 2 + 0t 3 = 6 y 1 + y 2 + 0t 1 + 0t 2 + t 3 = 4 Da segunda linha das restrições do Dual: 2y 1 + y 2 + t 2 = 6 2(0) + 1 + t 2 = 6 t 2 = 5 t 1 = 0, t 2 = 5

Como y 1 = 0 e y 2 = 1 na solução ótima do Dual, podemos deduzir: y 1 + 5y 2 t 1 + 0t 2 + 0t 3 = 5 2y 1 + y 2 + 0t 1 + t 2 + 0t 3 = 6 y 1 + y 2 + 0t 1 + 0t 2 + t 3 = 4 Da terceira linha das restrições do Dual: y 1 + y 2 + t 3 = 4 0 + 1 + t 3 = 4 t 3 = 3 t 1 = 0, t 2 = 5, t 3 = 3

Pelo Teorema das Folgas Complementares, x i t i = 0, 0 i 3 e u i s i = 0, 0 i 2.

Como y 1 = 0, y 2 = 1, t 1 = 0, t 2 = 5 e t 3 = 3, podemos deduzir: y 1 s 1 = 0 0s 1 = 0. Então, não podemos concluir o valor de s 1. y 2 s 2 = 0 1s 2 = 0 s 2 = 0. t 1 x 1 = 0 0x 1 = 0. Então, não podemos concluir o valor de x 1. t 2 x 2 = 0 5x 2 = 0 x 2 = 0. t 3 x 3 = 0 3x 3 = 0 x 3 = 0.

Como s 2 = 0, x 2 = 0 e x 3 = 0, podemos deduzir: x 1 2x 2 + x 3 + s 1 + 0s 2 = 1 5x 1 + x 2 + x 3 + 0s 1 + s 2 = 3 Da primeira linha de restrições do Primal: x 1 2x 2 +x 3 +s 1 = 1 x 1 2(0)+0+s 1 = 1 x 1 +s 1 = 1.

Como s 2 = 0, x 2 = 0 e x 3 = 0, podemos deduzir: x 1 2x 2 + x 3 + s 1 + 0s 2 = 1 5x 1 + x 2 + x 3 + 0s 1 + s 2 = 3 Da segunda linha de restrições do Primal: 5x 1 + x 2 + x 3 + s 2 = 3 5x 1 + (0) + 0 + 0 = 3 x 1 = 3 5.

Como x 1 = 3 5 e x 1 + s 1 = 1, podemos deduzir: 3 5 + s 1 = 1 s 1 = 1 + 3 5 = 8 5. Então, a solução do Primal é: x 1 = 3 5, x 2 = 0, x 3 = 0. E a solução ótima é z = 5x 1 + 6x 2 + 4x 3 = 5 3 5 + 6(0) + 4(0) = 3.