Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2015/2016-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport



Hasonló dokumentumok
Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

Klasszikus alkalmazások

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

Szimplex módszer, szimplex tábla Példaként tekintsük a következ LP feladatot:

A lineáris programozás 1 A geometriai megoldás

Bevezetés a lineáris programozásba

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Hiányos másodfokú egyenletek. x 8x 0 4. A másodfokú egyenlet megoldóképlete

DÖNTÉSI MODELL KIALAKÍTÁSA KÖZBESZERZÉSI ELJÁRÁS SORÁN ELŐSZÓ

Opkut deníciók és tételek

Tartalom. Matematikai alapok. Termékgyártási példafeladat. Keverési példafeladat Szállítási példafeladat Hátizsák feladat, egészértékű feladat

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

5. gyakorlat. Lineáris leképezések. Tekintsük azt a valós függvényt, amely minden számhoz hozzárendeli az ötszörösét!

Bevezetés a játékelméletbe Kétszemélyes zérusösszegű mátrixjáték, optimális stratégia

2) = 0 ahol x 1 és x 2 az ax 2 + bx + c = 0 ( a,b, c R és a 0 )

Beadható feladatok december Add meg az alábbi probléma állapottér-reprezentációját!

Lineáris algebra és mátrixok alkalmazása a numerikus analízisben

Fejezetek a lineáris algebrából PTE-PMMK, Műszaki Informatika Bsc. Dr. Kersner Róbert

Logaritmikus egyenletek Szakközépiskola, 11. osztály. 2. feladat. Oldjuk meg a következ logaritmikus egyenletet!

Az Excel Solver bővítményének megismerése Feladatok gyakorlása BMF-NIK ősz 3

1. Előadás Lineáris programozás Szállítási feladatok

MATEMATIKA GYAKORLÓ FELADATGYŰJTEMÉNY

Lineáris Algebra gyakorlatok

Miskolci Egyetem. Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet. Hegedűs Ádám Imre

Elsôfokú egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlôtlenségek

MUNKAANYAG. Szabó László. Szilárdságtan. A követelménymodul megnevezése:

Komáromi Éva LINEÁRIS PROGRAMOZÁS

Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei

A racionalitás értelmezése és korlátai a közgazdaságtanban

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI október 21. KÖZÉPSZINT I.

Széchenyi István Egyetem, 2005

Első sorozat (2000. május 22. du.) 1. Oldjamegavalós számok halmazán a. cos x + sin2 x cos x. +sinx +sin2x =

egyenletek Jó, hogy itt vagytok! titeket vártalak. Hadd találjam ki, hol vagyunk! Kínában. Jól gondolod. Az évben vagyunk, a Hova vezet minket?

TARTALOM. Ismétlő tesztek ÚTMUTATÁSOK ÉS EREDMÉNYEK...255

Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn

* Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Tárgyfelelős neve * Modern piacelmélet Kutatás és fejlesztés. * Kutatás és fejlesztés

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. Párosítások

9. Áramlástechnikai gépek üzemtana

MATEMATIKA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI FELADATOK május 19. du. JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ

Standardizálás Főátlagok bontása Alkalmazások Feladatok Vége

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Scherlein Márta Dr. Hajdu Sándor Köves Gabriella Novák Lászlóné MATEMATIKA 1. A FELMÉRŐ FELADATSOROK ÉRTÉKELÉSE

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Mátrixok. 3. fejezet Bevezetés: műveletek táblázatokkal

Áttekintés LP és geometria Többcélú LP LP és egy dinamikus modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

2. feladat Legyenek 1 k n rögzített egészek. Mennyi az. x 1 x 2...x k +x 2 x 3...x k x n k+1 x n k+2...x n

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

IV.4. EGYENLŐTLENSÉGEK. A feladatsor jellemzői

ÉS TESZTEK A DEFINITSÉG

Matematikai alapismeretek. Huszti Andrea

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Hraskó András, Surányi László: spec.mat szakkör Tartotta: Surányi László. Feladatok

A szimplex tábla. p. 1

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián főiskolai docens

JANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM. Schipp Ferenc ANALÍZIS I. Sorozatok és sorok

2. Halmazelmélet (megoldások)

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István

Color profile: Generic CMYK printer profile Composite 150 lpi at 45 degrees

A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI

HALMAZOK TULAJDONSÁGAI,

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

1. feladatsor, megoldások. y y = 0. y h = C e x

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

Modellalkotási feladatgyűjtemény

Tulajdonjogi intézmények. A közpolitika mozgatórugói. Finanszírozási szerződés. Közpolitika és vállalatfinanszírozás

8. Mohó algoritmusok Egy esemény-kiválasztási probléma. Az esemény-kiválasztási probléma optimális részproblémák szerkezete

Diszkrét matematika II. gyakorlat

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Analízis I. példatár. (kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény

Analízisfeladat-gyűjtemény IV.

Algoritmusok bonyolultsága

Feladatok a koordináta-geometria, egyenesek témaköréhez 11. osztály, középszint

Disztribúciós feladatok. Készítette: Dr. Ábrahám István

Bírálat. Farkas András

Gyakorló feladatok ZH-ra

Differenciálegyenletek a hétköznapokban

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje

Hogyan jött az üzleti rész? Hogyan csöppentem a DXN üzletbe?

Online jegyzet az Egészérték Programozás I. és II. tárgyhoz

Bevezetés 2. Aggregált terv készítése (esettanulmány) 3. Megoldás 3. Aggregált termelési terv összeállítása 8. Érzékenységvizsgálat 12

Feladatok és megoldások a 4. hétre

Természetes számok: a legegyszerűbb halmazok elemeinek. halmazokat alkothatunk, ezek elemszámai természetes 3+2=5

8. előadás EGYÉNI KERESLET

Programozási módszertan. Dinamikus programozás: Nyomtatási feladat A leghosszabb közös részsorozat

Doktori Ertekez es J osvai J anos Sz echenyi Istv an Egyetem, M uszaki Tudom anyi Kar 2012

4. A GYÁRTÁS ÉS GYÁRTÓRENDSZER TERVEZÉSÉNEK ÁLTALÁNOS MODELLJE (Dudás Illés)

LÁNG CSABÁNÉ SZÁMELMÉLET. Példák és feladatok. ELTE IK Budapest javított kiadás

TERMELÉSMENEDZSMENT. Gyakorlati segédlet a műszaki menedzser szak hallgatói számára. Összeállította: Dr. Vermes Pál főiskolai tanár 2006.

Differenciaegyenletek

* Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Tárgyfelelős neve * Modern piacelmélet Reklám

Termékdifferenciálás. Modellek. Helyettesíthetıség és verseny. 13.elıadás: Monopolisztikus verseny és monopolista viselkedés

A Nemzeti Névtér megvalósításának néhány kérdése

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.


KÖZGAZDASÁGI ALAPISMERETEK (ELMÉLETI GAZDASÁGTAN)

Programozás I. Metódusok C#-ban Egyszerű programozási tételek. Sergyán Szabolcs

A nyugdíjpénztárak. specialitásai. Előadók: Pálffy László és Szűcs Dávid november 23.

Átírás:

Operációkutatás I. 2015/2016-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport Számítógépes Optimalizálás Tanszék 6. Előadás

Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát (vonat és katona gyártása, fa és festék kell) Max z = 3x 1 +2x 2 [profit] x 1 +x 2 80 [fa] 2x 1 +x 2 100 [festék] x 1, x 2 0 Legyen egy egység fa piaci ára y 1 ($), egy egység festék ára y 2 ($). Mit tehet a gyártó? Eladhatja az erőforrásait (fa, festék) piaci áron Vehet további fát és festéket Gyárt a rendelkezésre álló erőforrásokból és eladja a játékokat Mi a legjobb stratégia (feltéve, hogy mindent tényleg el tud adni)?

Árazási interpretáció Ha eladja a készletét 80y 1 + 100y 2 profitra tesz szert Ha egy katona (piaci) előálĺıtási ára kisebb, mint az eladási ára, azaz y 1 + 2y 2 < 3($) akkor a gyártó korlátlan hasznot el tud érni. Miért? 1 db katona gyártási költsége y 1 + 2y 2 = x 1 db katona esetén: x 1 (y 1 + 2y 2 ) Mivel y 1 + 2y 2 < 3, legyen pl. y 1 + 2y 2 = 2.9$ (költség), az eladási ár pedig 3$ = 1db katona esetén a profit 0.1$ = x 1 db katona esetén: 0.1x 1 $ (ami tetszőlegesen nagy lehet)

Árazási interpretáció Hasonlóan megy a dolog a vonatokra is: Ha egy vonat (piaci) előálĺıtási ára kisebb, mint az eladási ára, azaz y 1 + y 2 < 2($) akkor a gyártó korlátlan hasznot el tud érni. De hogyan működik a piac? A piac nem engedi, hogy a gyártó korlátlan haszonra tegyen szert. Ellenkezőleg, úgy álĺıtja be az árakat, hogy a gyártó a lehető legkisebb profitot realizálja.

Árazási interpretáció: a piac ár képzése A piac a következő optimalizálási feladatot oldja meg : Min 80y 1 +100y 2 y 1 +2y 2 3 [katonák] y 1 +y 2 2 [vonatok] y 1, y 2 0 Ezt hívjuk az eredeti feladat duálisának Az eredeti feladatot ez alapján primál feladatnak hívjuk.

Primál-duál feladatpár A primál feladat: Max z = 3x 1 +2x 2 x 1 +x 2 80 2x 1 +x 2 100 x 1, x 2 0 A duál feladat: Min 80y 1 +100y 2 y 1 +2y 2 3 y 1 +y 2 2 y 1, y 2 0

Primál-duál feladatpár A primál-duál feladatpár általánosan: n a ij x j b i i = 1, 2,... m j=1 Primál feladat x j 0 j = 1, 2,... n n max c i x i = z i=1 m a ij y i c j j = 1, 2,... n i=1 Duál feladat y i 0 i = 1, 2,... m m min b i y i = w i=1

Primál-duál feladatpár A primál-duál feladatpár általánosan, mátrix formában: A primál feladat: Max c T x Ax b x 0 A duál feladat: Min b T y A T y c y 0 A duál a (standard alakú) primából egyszerűen megkapható: transzponáljuk A mátrixot cseréljük fel b és c vektorok szerepét cseréljük az egyenlőtlenségeket -ra Max helyett Min feladat

Gyenge dualitás tétel Tétel. (Gyenge dualitás) Ha x = (x 1,..., x n ) lehetséges megoldása a primál feladatnak és y = (y 1,..., y m ) lehetséges megoldása a duál feladatnak, akkor c T x b T y, azaz n m c j x j b i y i. j=1 Vagyis a duális feladat bármely lehetséges megoldása felső korlátot ad a primál bármely lehetséges megoldására (azaz az optimális megoldásra is). Bizonyítás. Egyszerű helyettesítés becsléssel: ( n n m ) m n c j x j y i a ij x j = x j a ij y i j=1 vagy mátrixosan: j=1 i=1 i=1 i=1 j=1 c T x (A T y) T x = (y T A)x = y T (Ax) y T b = b T y m b i y i, i=1

Gyenge dualitás Látjuk, hogy a korlátosság és a megoldhatóság nem függetlenek egymástól Ha a primál nem korlátos, akkor a duálnak nincs lehetséges megoldása Hasonlóan, ha a duál nem korlátos, akkor a primálnak nincs lehetséges megoldása Lehetséges, hogy egyiknek sincs lehetséges megoldása De ha mindkettőnek van, akkor mindkettő korlátos Továbbá a primál és a duál feladat egyidejű optimalitása ellenőrizhető

Primál-duál esetek

Erős dualitás tétel Tétel. (Erős dualitás) Ha x = (x 1,..., x n ) egy optimális megoldása a primál feladatnak és y = (y 1,..., y m ) optimális megoldása a duál feladatnak, akkor c T x = b T y, azaz n c j x j = j=1 m b i y i. i=1 Továbbá az is igaz, hogy y T (b Ax) = 0 és x T (A T y c) = 0. Egyszerűen, ha valamely i-edik feltétel egyenlet nem éles (azaz nincs egyenlőség) a primál optimumban, akkor a duál kapcsolódó y i változó 0 kell legyen. Visszafelé, ha egy primál x i változó szigorúan pozitív, akkor a kapcsolódó duális feltétel egyenlet éles kell legyen. Ezt komplementáris lazaságnak hívjuk.

Erős dualitás tétel A második rész bizonyítása: 0 y T (b Ax) = y T b y T Ax = b T y (A T y) T x b T y c T x = 0, illetve 0 x T (A T y c) = (y T A c T )x = y T (Ax) c T x y T b c T x = b T y c T x 0.

Erős dualitás tétel A első rész bizonyítás vázlata: Példa. Adott a következő primál feladat: x 1 x 2 x 3 + 3x 4 1 5x 1 + x 2 + 3x 3 + 8x 4 55 x 1 + 2x 2 + 3x 3 5x 4 3 x 1, x 2, x 3, x 4 0 max 4x 1 + x 2 + 5x 3 + 3x 4 = z A feladat megoldásának utolsó szótára x 4 = 5 x 1 x 3 x 5 x 7 x 6 = 1 + 5x 1 + 9x 3 + 21x 5 + 11x 7 x 2 = 14 2x 1 4x 3 5x 5 3x 7 z = 29 2x 1 2x 3 11x 5 6x 7

A duális feladat: y 1 + 5y 2 y 3 4 y 1 + y 2 + 2y 3 1 y 1 + 3y 2 + 3y 3 5 3y 1 + 8y 2 5y 3 3 y 1, y 2, y 3 0 min y 1 + 55y 2 + 3y 3 = w A duális egy optimális megoldása: y = (11, 0, 6) A primál feladat utolsó szótárában a mesterséges változók célfüggvény együtthatói: c 5 = 11, c 6 = 0, c 7 = 6 (Mit veszünk észre?)

Erős dualitás tétel A gyenge dualitási tétel miatt elég, ha találunk egy olyan (y1, y 1, y 3 ) duál lehetséges megoldást, amelyre 4 j=1 c jx j = 3 i=1 b iyi Az eredeti feladat utolsó szótárából kiolvasható a duális feladat megoldása. A példában x 4 = 5 x 1 x 3 x 5 x 7 x 6 = 1 + 5x 1 + 9x 3 + 21x 5 + 11x 7 x 2 = 14 2x 1 4x 3 5x 5 3x 7 z = 29 2x 1 2x 3 11x 5 +0x 6 6x 7 A duális változók az eredeti feladat mesterséges változóihoz rendelhetők: x 5 y 1, x 6 y 2, x 7 y 3 y 1 = 11, y 2 = 0, y 3 = 6 Az általános esetben az utolsó szótárhoz érve ezt kell számolással ellenőrizni az optimumok egyenlőségét.

Dualitási tételből adódó lehetőségek A dualitás fogalma rendkívül hasznos, mert rugalmas hozzáállást teszt lehetővé az LP feladatok megoldásánál. 1 A szimplex algoritmus iterációszáma közeĺıtőleg a sorok számával arányos sok feltétel, kevés változó esetén érdemes áttérni a duálisra 2 Ha az első esetben szükség van 2 fázisra, míg a duálisnál nincs, érdemes áttérni 3 Ha menet közben kell új feltételeket hozzávenni az LP-hez a duál feladattal dolgozva az új feltétel csak egy új, nembázis változóként jelenik meg hozzávesszük az aktuális szótárhoz, és folytatjuk a feladatmegoldást

Általános LP feladat Mi a helyzet akkor, ha az LP feladatunk tartalmaz egyenlőséget vagy nem korlátozott változót (ami felvehet negatív értéket is)? A jó hír, hogy ez kezelhető, ugyanis az egyenlőség feltétel egy nem korlátozott változóhoz tartozik egy nem korlátozott változó esetén egy egyenlőség feltétel kell legyen Miért? Például tegyük fel, hogy x 1 + x 2 = 80 [fa] 3x 1 + 2x 2 5x 1 + 2x 2 = ( 1) (x 1 + x 2 ) +3 (2x } {{ } 1 + x 2 ) } {{ } =80 100 Azaz y 1 nem korlátozott (itt 1). 80 + 3 100 = 220$

Általános LP feladat Összegezve: az feltétel egy nem-pozitív változóhoz tartozik nem-pozitív változóhoz egy feltétel tartozik Primál (Max) Duál (Min) i-edik feltétel y i 0 i-edik feltétel y i 0 i-edik feltétel = y i nem korlátozott x i 0 i-edik feltétel x i 0 i-edik feltétel x i nem korlátozott i-edik feltétel =

Általános LP feladat Példa. Primál Duál Max z = 3x 1 + 2x 2 + x 3 x 1 + x 2 + 0.5x 3 80 2x 1 + x 2 + x 3 = 100 x 1 + x 3 40 x 1 x 2 0 x 3 0 nem korlátozott Min w = 80y 1 + 100y 2 + 40y 3 y 1 + 2y 2 + y 3 = 3 y 1 + y 2 2 0.5y 1 + y 2 + y 3 1 y 1 y 1 0 y 2 nem korlátozott y 3 0

LP feladatok megoldhatósága Inkonzisztencia: egyenletek és egyenlőtlenségek egy m elemű n a ij x j b i j=1 n a ij x j = b i j=1 i I i E rendszere inkonzisztens, ha léteznek olyan y 1, y 2,..., y m valós számok, amelyekre teljesül, hogy m a ij y i = 0 i=1 m b i y i < 0 i=1 y i 0 j = 1, 2,..., n i I

LP feladatok megoldhatósága Tucker lehetetlenségi tétele egyenlet és egyenlőtlenség rendszerekre: egyenletek és egyenlőtlenségek egy rendszere akkor és csak akkor megoldhatatlan, ha inkonzisztens Nem bizonyítjuk A tétel bizonyítható a lineáris programozás alaptételének és az erős dualitás tételének általános LP feladatokra vonatkozó formájára támaszkodva

Komplementáris lazaság Tekintsük a következő feladatot: Max z = 6x 1 + x 2 x 3 x 4 x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 5 3x 1 + x 2 x 3 8 x 2 + x 3 + x 4 = 1 x 1 nem korlátos x 2, x 3, x 4 0 Azt szeretnénk ellenőrizni, hogy vajon a következők egyike optimális megoldás-e: x 1 = 2, x 2 = 1, x 3 = 0, x 4 = 0 x 1 = 3, x 2 = 0, x 3 = 1, x 4 = 0 Gondoljuk át, miért pont ezeket választottuk?

Komplementáris lazaság Ha a primál-duál feladatpár Max c T x Ax b x 0 Min b T y A T y c y 0 akkor azt mondjuk, hogy x = (x 1,... x n ) és y 1 = (y 1,..., y m ) komplementárisak, ha y T (b Ax) = 0 és x T (A T y c) = 0. Vagyis ha y i > 0, akkor x-et az i-edik egyenletbe helyettesítve =-et kapunk ( a feltétel éles ) ha x i > 0, akkor y-t a duális feladat i-edik egyenletébe helyettesítve az = teljesül

Komplementáris lazaság tétel Az erős dualitás tételnél több is tudunk mondani: Tétel. (Komplementáris lazaság) Tegyük fel, hogy x a primál feladat optimális megoldása. Ekkor Ha y a duál optimális megoldása, akkor x és y komplementáris Ha y lehetséges megoldása a duálisnak és komplementáris x-szel, akkor y optimális megoldása a duálnak Létezik olyan lehetséges y megoldása a duálnak, hogy x és y komplementáris.

Komplementáris lazaság: példa Visszatérve a példához, annak ellenőrzéséhez, hogy a javasolt megoldások valamelyik optimális-e, kelleni fog a duális feladat: Max z = 6x 1 + x 2 x 3 x 4 x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 5 3x 1 + x 2 x 3 8 x 2 + x 3 + x 4 = 1 x 1 nem korlátos x 2, x 3, x 4 0 Duál: Min w = 5y 1 + 8y 2 + y 3 y 1 + 3y 2 = 6 2y 1 + y 2 + y 3 1 y 1 y 2 + y 3 1 y 1 + y 3 1 y 1, y 2 0 y 3 nem korlátos

Komplementáris lazaság: példa Az első javaslat: x 1 = 2, x 2 = 1, x 3 = 0, x 4 = 0; tegyük fel, hogy ez optimális Ekkor létezik y = (y 1, y 2, y 3 ) lehetséges megoldása a duálisnak ami komplementáris x-szel Az első primál feltétel: x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 = 2 + 2 + 0 + 0 = 4 < 5 nem éles y 1 = 0 kell legyen a komplementaritás miatt A második primál feltétel: 3x 1 + x 2 x 3 = 6 + 1 0 = 7 < 8 nem éles y 2 = 0 kell legyen a komplementaritás miatt Ezek alapján az első duál feltétel: y 1 + 3y 2 = 0 + 0 = 0 6 azaz (y 1, y 2, y 3 ) nem lehetséges megoldása a duálnak, de feltettük, hogy az x nem optimális megoldása a primálnak

Komplementáris lazaság: példa Az második javaslat: x 1 = 3, x 2 = 0, x 3 = 1, x 4 = 0; tegyük fel, hogy ez optimális Ekkor létezik y = (y 1, y 2, y 3 ) lehetséges megoldása a duálisnak ami komplementáris x-szel Az első primál feltétel: x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 = 3 + 0 + 1 + 0 = 4 < 5 nem éles y 1 = 0 kell legyen a komplementaritás miatt A második primál feltétel: 3x 1 + x 2 x 3 = 9 + 0 1 = 8 éles A harmadik primál feltétel: x 2 + x 3 + x 4 = 0 + 1 + 0 = 1 éles Előjel feltételek is teljesülnek (x 1, x 2, x 3, x 4 0) x lehetséges megoldása a primálnak

Komplemetáris lazaság: példa Nézzünk meg a x értékeit a duálra vonatkozóan x 1 nem korlátos első duál feltétel y 1 + 3y 2 = 6 éles (szükségszerűen) x 3 > 0 a harmadik duál feltételnek élesnek kell legyen: y 1 y 2 + y 3 = 1 Összegezve az eddigieket: y 1 = 0 y 1 + 3y 2 + y 3 = 6 y 1 y 2 + y 3 = 1 Ennek az egyértelmű megoldása: y 1 = 0, x 2 = 2, y 3 = 1. A konstrukcióból adódóan ez komplementáris x-szel. Az utolsó lépés annak ellenőrzése, hogy y lehetséges megoldása-e a duálnak. Igen x optimális megoldása a primálnak.

Komplementáris lazaság: összegzés Összefoglalva: 1 Adott x (javasolt primál megoldás), ellenőrizzük, hogy lehetséges-e 2 Nézzük meg mely y i változóknak kell 0-nak lennie 3 Nézzük meg mely duál feltételeknek kell élesnek lennie egyenletrendszert kapunk 4 Oldjuk meg ezt a rendszert 5 Ellenőrizzük, hogy a kapott megoldás lehetséges megoldása-e a duálnak Ha minden lépés sikeres volt, akkor az adott x optimális, különben nem. Kérdés: mi van akkor, ha x lehetséges, de nem bázismegoldás?