对偶理论

发布时间:2016-01-15  栏目:机器学习  评论:0 Comments

每一个线性规划问题都伴随有另一个线性规划问题,称为对偶问题。原来的线性规划问题则称为原始线性规划问题,简称原始问题。

对偶问题有许多重要的特征,它的变量能提供关于原始问题最优解的许多重要资料,有助于原始问题的求解和分析。对偶问题与原始问题之间存在着下列关系:

①目标函数对原始问题是极大化,对对偶问题则是极小化。

②原始问题目标函数中的收益系数是对偶问题约束不等式中的右端常数,而原始问题约束不等式中的右端常数则是对偶问题中目标函数的收益系数。

③原始问题和对偶问题的约束不等式的符号方向相反。

④原始问题约束不等式系数矩阵转置后即为对偶问题的约束不等式的系数矩阵。

⑤原始问题的约束方程数对应于对偶问题的变量数,而原始问题的变量数对应于对偶问题的约束方程数。

⑥对偶问题的对偶问题是原始问题,这一性质被称为原始和对偶问题的对称性。

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杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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