Benders Decomposition對偶變數是怎麼獲得的?

時間 2021-06-23 21:54:34

1樓:Sixiang

對偶變數,顧名思義,就是在給定一組主問題的解之後,將子問題轉化為其對偶問題,並求解這個對偶問題所得到的解。

假設有乙個優化問題

可分解為如下兩個問題:

(主問題) + (子問題)

當給定乙個主問題的可行解 的時,將子問題轉化為對偶問題:

上述問題中的 就是對偶變數。

對於如上問題,有兩種情況(1)上述問題有解,且最優解為 ,那麼,如果子問題為線性問題,那麼根據強對偶理論,我們有

由於子問題是線性的, 是關於 的凸函式,所以,我們將主問題轉化為其上鏡圖形式(epigraph),可以得到:

(注意:這裡是對於任意 )

這玩意就是 optimality cut。從幾何的角度上理解,這個對偶變數可以視為主問題在 位置的梯度。

如果(2)上述問題是無界的 (unbounded),意味著對偶問題在某個極方向上無界,那麼意味著原問題給定的 是不可行的(也就是說給定這組 ,對應的 無解)。關於這個極方向,通過觀察對偶問題的目標函式可以很容易得出,如果當存在 0" eeimg="1"/>時,對應的對偶變數 可以取正無窮,使得對偶問題無界。那麼,所謂的 feasibility cut 就是使得這些極方向的係數小於0:

加上這個cut之後,我們就不會在更新主問題的解 的時候讓它等於 ,否則 0" eeimg="1"/>會和這個cut相矛盾。

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