对偶性质

弱对偶性

原对偶问题任何可行解的目标值都是另一问题最优目标值的界。（推论：原对
偶问题目标值相等的一对可行解是各自的最优解）

强对偶性

原对偶问题只要有一个有最优解，另一个就有最优解，并且最优目标值相等。

对偶问题解之间的关系

线性规划与其对偶规则的关系

互补松弛定理

原问题 max⁡CTX\max C^{T} XmaxCTX 对偶问题 min⁡b⃗TY\min \vec{b}^{T} YminbTY
s.t. AX≤b⃗s.t. ATY≥CX≥0Y≥0\begin{array}{lll} \text { s.t. } A X \leq \vec{b} & \text { s.t. } A^{T} Y \geq C \\ X \geq 0 & \quad\quad Y \geq 0 \end{array} s.t. AX≤bX≥0 s.t. ATY≥CY≥0
设 X^\hat{X}X^ 和 Y^\hat{Y}Y^ 分别是原问题和对偶问题的可行解，则它们分别是各自问题最优解的充要条件是满足互补松弛定理等式
Y^T(b⃗−AX^)=0,X^T(ATY^−C)=0\hat{Y}^{T}(\vec{b}-A \hat{X})=0, \hat{X}^{T}\left(A^{T} \hat{Y}-C\right)=0 Y^T(b−AX^)=0,X^T(ATY^−C)=0
含义：如果原问题某个不等式是松的（不等于0），则其相应的对偶变量必须是紧的（等于0），反之亦然。

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