MathLabs
定理証明済み

線形計画の双対性

内容

主問題max⁡{cTx:Ax≤b,x≥0}\max\{c^{\mathsf{T}}x : Ax\le b, x\ge 0\}に対して、双対問題min⁡{bTy:ATy≥c,y≥0}\min\{b^{\mathsf{T}}y : A^{\mathsf{T}}y\ge c, y\ge 0\}を定義する。このとき(弱双対性)主問題の実行可能なxxと双対問題の実行可能なyyのすべてについてcTx≤bTyc^{\mathsf{T}}x\le b^{\mathsf{T}}yが成り立ち、(強双対性)主問題が最適解x∗x^{*}を持つならば、双対問題は最適解y∗y^{*}を持ちcTx∗=bTy∗c^{\mathsf{T}}x^{*}=b^{\mathsf{T}}y^{*}が成り立つ。

なぜ正しいのか?

双対性は、主問題の最大化と双対問題の最小化が同じ数値に対する2つの見方であることを述べている:双対変数yyは資源の価格として働き、弱双対性は、どんな有効な価格付けのもとでも、実行可能などの生産計画もそれが使う資源の価値以上には決して稼げないことを述べ、強双対性は、最適点において最良の生産計画と最も安い有効な価格付けがちょうど一致することを述べる。

証明の概略

(弱双対性。)xxを主問題の任意の実行可能点(Ax≤bAx\le b、x≥0x\ge 0)とし、yyを双対問題の任意の実行可能点(ATy≥cA^{\mathsf{T}}y\ge c、y≥0y\ge 0)とする。x≥0x\ge 0とATy≥cA^{\mathsf{T}}y\ge cより、この不等式に非負ベクトルxxを掛けても向きは変わらない:cTx≤(ATy)Tx=yTAxc^{\mathsf{T}}x\le \left(A^{\mathsf{T}}y\right)^{\mathsf{T}}x=y^{\mathsf{T}}Ax。y≥0y\ge 0とAx≤bAx\le bより、同様の議論からyTAx≤yTb=bTyy^{\mathsf{T}}Ax\le y^{\mathsf{T}}b=b^{\mathsf{T}}yが得られる。この2つの不等式をつなげると、任意の実行可能な組についてcTx≤bTyc^{\mathsf{T}}x\le b^{\mathsf{T}}yが成り立ち、これが弱双対性である。

(強双対性。)主問題に対してシンプレックス法を実行し、最適基底行列BBを持つ最適な基底実行可能解x∗x^{*}で終了するとする。このときxB∗=B−1bx^{*}_B=B^{-1}bが成り立ち、非基底変数の被約費用はすべて非負である——この終了条件はy∗T=cBTB−1y^{*\mathsf{T}}=c_B^{\mathsf{T}}B^{-1}を定義することと同値であり、これがATy∗≥cA^{\mathsf{T}}y^{*}\ge cとy∗≥0y^{*}\ge 0を満たすこと、すなわちy∗y^{*}が双対実行可能であることを確認できる。

代入すると、主問題の最適値はcTx∗=cBTxB∗=cBTB−1b=y∗Tb=bTy∗c^{\mathsf{T}}x^{*}=c_B^{\mathsf{T}}x^{*}_B=c_B^{\mathsf{T}}B^{-1}b=y^{*\mathsf{T}}b=b^{\mathsf{T}}y^{*}となる。弱双対性(常にcTx∗≤bTy∗c^{\mathsf{T}}x^{*}\le b^{\mathsf{T}}y^{*}が成り立つ)と組み合わせると、ここでの等号はy∗y^{*}もまた双対最適解であることを強制し、したがってcTx∗=bTy∗c^{\mathsf{T}}x^{*}=b^{\mathsf{T}}y^{*}となり、強双対性が証明される。

この定理を使うトピック

ステップごとの証明

この定理のステップごとの証明はまだありません。

参考文献

  1. George B. Dantzig (1963). Linear Programming and Extensions
  2. Dimitris Bertsimas, John N. Tsitsiklis (1997). Introduction to Linear Optimization