對偶線性規劃

一个线性规划问题（“原问题”）的对偶线性规划问题（“对偶问题”）是另一个线性规划问题，由原问题以一定方式派生而来：

• 原问题中的每个变量都变为对偶问题中的一个限制条件；
• 原问题中的每个限制条件都变为对偶问题中的一个变量；
• 原问题若是求目标函数的最大值，则对偶问题是求最小值，反之亦然。

对偶问题的构建方法

对于以下形式的两个线性规划问题：

问题甲	问题乙
最大化目标函数 $\max _{x}c^{T}x=\max _{x}\sum _{i}c_{i}x_{i}$	最小化目标函数 $\min _{y}b^{T}y=\min _{y}\sum _{i}b_{i}y_{i}$
n个变量$x_{1},\ldots ,x_{n}$ $x_{i}\geq 0$ $x_{j}\leq 0$ $x_{k}\in \mathbb {R}$	n个限制条件$A^{T}y\lesseqqgtr c$ 第i个限制条件为$\geq c_{i}$ 第j个限制条件为$\leq c_{j}$ 第k个限制条件为$=c_{k}$
m个限制条件$Ax\lesseqqgtr b$ 第i个限制条件为$\geq b_{i}$ 第j个限制条件为$\leq b_{j}$ 第k个限制条件为$=b_{k}$	m个变量$y_{1},\ldots ,y_{m}$ $y_{i}\leq 0$ $y_{j}\geq 0$ $y_{k}\in \mathbb {R}$

我们称甲、乙互为对偶问题，即：甲为乙的对偶问题，乙为甲的对偶问题。由此定义可知，原问题是其对偶问题的对偶问题。

特别地， 若所有限制条件的符号方向相同，我们有以下形式：

名称	问题甲	问题乙
对称对偶问题	Maximize cTx 满足 Ax ≤ b, x ≥ 0	Minimize bTy 满足 ATy ≥ c, y ≥ 0
非对称对偶问题	Maximize cTx 满足 Ax ≤ b	Minimize bTy 满足 ATy = c, y ≥ 0
	Maximize cTx 满足 Ax = b, x ≥ 0	Minimize bTy 满足 ATy ≥ c

例子

以下甲乙互为对偶问题。

问题甲	问题乙
${\begin{aligned}{\text{maximize }}&3x_{1}+4x_{2}\\{\text{s.t. }}&5x_{1}+6x_{2}=7\\&x_{1}\geq 0,x_{2}\geq 0\end{aligned}}$	${\begin{aligned}{\text{minimize }}&7y_{1}\\{\text{s.t. }}&5y_{1}\geq 3\\&6y_{1}\geq 4\\&y_{1}\in \mathbb {R} \end{aligned}}$

对偶定理

对于互相对偶的最大化问题甲与最小化问题乙，我们有如下两个定理。

弱对偶定理

若$x\in \mathbb {R} ^{n}$、$y\in \mathbb {R} ^{m}$分别满足问题甲、乙的限制条件，则：$c^{T}x\leq b^{T}y$。

强对偶定理

若$x^{*}\in \mathbb {R} ^{n}$、$y^{*}\in \mathbb {R} ^{m}$分别满足问题甲、乙的限制条件，则：$x^{*},y^{*}$分别为问题甲、乙的最优解（即$x^{*}=\operatorname {argmax} _{x}c^{T}x$，$y^{*}=\operatorname {argmin} _{y}b^{T}y$），当且仅当$c^{T}x^{*}=b^{T}y^{*}$。

换言之，若甲、乙均有解，则$\max _{x}c^{T}x=\min _{y}b^{T}y$。

无限值解与无解问题

由对偶定理，不难得出以下结论：

• 若原问题有无限值解，则其对偶问题无解；
• 若对偶问题有无限值解，则其原问题无解。

但是，原问题和对偶问题可同时无解。

对偶问题的解读

经济学角度

主条目：影子价格

甲公司有擁有一間核酸檢測實驗室，提供普通、VIP兩種核酸檢測服務，每人次普通、VIP檢測分別可獲利潤10元、20元。每人次普通、VIP檢測分別需要占用1單位、8/3單位人力，而該實驗室有每天4千單位人力。由於PCR擴增儀檢測能力限制，該實驗室每天最多檢測2千人次。另由於政府規管，該實驗室每天最多允許1.5千人次VIP檢測。因核酸檢測需求旺盛，不論該實驗室提供多少次核酸檢測服務均有人買單。問題甲：該實驗室每天應該分別提供多少次普通、VIP核酸檢測服務？

現乙公司欲租用該核酸檢測實驗室。問題乙：乙公司應該為每單位人力、每人次核酸檢測能力、每人次VIP檢測許可分別支付多少錢一天？

问题甲	问题乙
利潤最大化 $\max _{x}c^{T}x=\max _{x}10x_{1}+20x_{2}$	成交價格最小化 $\min _{y}b^{T}y=\min _{y}4y_{1}+2y_{2}+1.5y_{3}$
2个变量$x_{1},x_{2}$ $x_{1}\geq 0$（普通核酸服務次數） $x_{2}\geq 0$（VIP核酸服務次數）	2个限制条件$A^{T}y\geq c$ $y_{1}+y_{2}\geq 10$（否則甲公司寧可自己做普通核酸服務） ${\frac {8}{3}}y_{1}+y_{2}+y_{3}\geq 20$（否則甲公司寧可自己做VIP核酸服務）
3个限制条件$Ax\leq b$ $x_{1}+{\frac {8}{3}}x_{2}\leq 4$（人手限制） $x_{1}+x_{2}\leq 2$（檢測能力限制） $x_{2}\leq 1.5$（政府免許限制）	3个变量$y_{1},y_{2},y_{3}$ $y_{1}\geq 0$（單位人力價格） $y_{2}\geq 0$（單位檢測能力價格） $y_{3}\geq 0$（單位免許價格）

問題甲、乙均有解。由前述強對偶定理可知，甲公司能獲得的最大利潤即是乙公司能獲得的最低成交價格。最優解為：$x_{1}=0.8,x_{2}=1.2$

几何角度

主条目：最大流最小割定理 § 线性规划公式