Đối ngẫu mạnh là một điều kiện trong tối ưu hóa toán học trong đó mục tiêu tối ưu ban đầu và mục tiêu tối ưu kép bằng nhau. Điều này trái ngược với tính hai mặt yếu.
Tính hai mặt mạnh mẽ có giữ được không?
Đặc biệt, tính đối ngẫu mạnh phù hợp với bất kỳ bài toán tối ưu hóa tuyến tính khả thi nào. với giá trị tối ưu d⋆=0. Khoảng cách đối ngẫu tối ưu là p⋆ - d⋆=1.
Định lý đối ngẫu mạnh là gì?
Định lý đối ngẫu mạnh cho chúng ta biết rằng nếu tồn tại các nghiệm nguyên và kép khả thi, thì sẽ tồn tại các nghiệm nguyên và kép khả thi có cùng giá trị mục tiêu.
Nhị nguyên yếu nghĩa là gì?
Từ Wikipedia, bách khoa toàn thư miễn phí. Trong toán học ứng dụng, đối ngẫu yếu là một khái niệm trong tối ưu hóa nói rằng khoảng cách đối ngẫu luôn lớn hơn hoặc bằng 0Điều đó có nghĩa là lời giải cho bài toán đối ngẫu (tối thiểu hóa) luôn lớn hơn hoặc bằng giải pháp cho một vấn đề cơ bản liên quan.
Tính hai mặt mạnh mẽ có luôn giữ được LP?
Hệ quả 11.11 Tính đối ngẫu mạnh giữ cho LPs, ngoại trừ khi cả bài toán nguyên hàm và kép đều không khả thi, trong đó f⋆=∞ và g⋆=−∞.
