对偶问题的最优解
对偶问题的最优解？
对偶问题的最优解？
依据相辅相成松驰性非常容易得到对偶问题的最优解，将原问题最优解先后代入原问题的约束，假如约束为严苛不等式则说明对偶问题的该变量非零，假如为不等式则说明对偶问题中该变量为0，把对偶问题写出来，也为0的变量代入能够算出其余变量。
对偶问题的最优解便是原问题松弛变量的检验数的相反数。能直接读取，依据相辅相成松驰。或者是你也可以根据原问题写下对偶问题，用单纯形法求最优解。
对偶问题的最优解？
依据对偶基础理论，对偶问题和原关键是相互之间对偶问题的，且对偶问题的目标函数正好相当于原问题最有目标函数，并可以证实这一目标函数值都是最佳的，相反一样创立，假定对偶问题的最优解不唯一，那样其对偶问题（其实就是原问题）的最优解也不唯一，这和原问题有唯一解分歧。
由于原问题与对偶问题是相互对偶的，因此他们有一定的对应关系。在有限最优解的方面：原问题有比较有限最优解只有确保对偶问题有有比较有限最优解。原问题松弛变量的检验数的相反数便是对偶问题的最优解。
对偶基础理论(Duality theory)科学研究线性规划问题中原始问题与对偶问题之间关系的论。发展趋势简在线性规划问题初期发展趋势最为重要的发现是对偶问题，即每一个线性规划问题(称之为原始难题)有一个与它相对应的对偶线性规划问题（称之为对偶问题）。
怎么求对偶问题最优解？
依据相辅相成松驰性非常容易得到对偶问题的最优解，将原问题最优解先后代入原问题的约束，假如约束为严苛不等式则说明对偶问题的该变量非零，假如为不等式则说明对偶问题中该变量为0，把对偶问题写出来，也为0的变量代入能够算出其余变量。
对偶问题的最优解便是原问题松弛变量的检验数的相反数。能直接读取，依据相辅相成松驰。或者是你也可以根据原问题写下对偶问题，用单纯形法求最优解。
拓展材料：
对偶问题的最优解：
从原始难题最终的单纯形表中（最佳单纯形算法）可以直接获得对偶问题的最优解。原始问题中松弛变量的检验数对应着对偶问题的解（标记反过来）。
在使用单纯形法时每一步迭代更新可得到原始问题行得通解x0和对偶问题的补充解y0且cx0=y0b，若x0并不是原始问题最优解，y0就不是对偶问题的可行解。
最后一步迭代更新获得原始问题最优解x*和对偶问题的补充最优解y*，且cx*=y*b。y*是原始问题影子价格。
把原始的制约难题根据拉格朗日函数公式转化成无约束难题，假如原始问题求解繁杂，在符合KKT条件下用求得对偶问题来代替求得原始难题，促使问题求解更容易。