给一个解的双层规划例题。
时间: 2024-04-11 21:32:20 浏览: 158
基于python+gurobi的数值双层规划问题求解
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好的,下面是一个双层规划问题的例子,并给出一个解:
上层问题(领导者):
最小化:Z = 3x + 2y
约束条件:x + y ≥ 5
x, y ≥ 0
下层问题(追随者):
最大化:W = 4x + 5y
约束条件:2x + y ≤ 8
x, y ≥ 0
解决双层规划问题的一种常用方法是通过KKT条件,将上层问题和下层问题转化为一个等价的单层规划问题。下面是上述双层规划问题的转化结果:
等价的单层规划问题:
最小化:Z = 3x + 2y - λ(5 - x - y) - μ(8 - 2x - y)
约束条件:x, y, λ, μ ≥ 0
通过求解这个等价的单层规划问题,可以得到最优解。
假设在求解过程中得到了如下结果:
x = 2
y = 3
λ = 1
μ = 0
根据上述结果,上层问题的最优解为 Z = 3(2) + 2(3) = 12,下层问题的最优解为 W = 4(2) + 5(3) = 23。
请注意,这仅是一个示例,实际问题可能具有更多的变量和约束条件。
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