【中華百科全書●商學●對隅】 向量空間V中,將所有自V映向實數之函數所構成之集合,乃稱做V空閒之對隅空間,原始空間與對隅空間有許多相關之特性,包括有互相對隅之坐標軸、兩空間度數相同,及相互對應等。
此種對隅空間之觀念,乃被用至最適模式之中。
最適模式,乃是求滿足限制條件之變數X1至Xn,而能使目標函數得到最適結果。
自空間觀念視之,滿足限制條件之可行解集合,乃是尤拉氏n度空間En之部分空間。
而限制條件乃是某些自En映向實數之函數,即是對稱空間之部分空間,亦即是可行解空間之對隅。
因此,原始問題之對隅問題,乃是求對隅空間之某些點(即某些限制),而使對隅目標是適。
在線性規畫中,如原始問題為:Max.f(X)=CXSub.ToAXP0,X0則對隅問題為:Min.g(Y)=YP0Sub.ToYAC,Y0對隅問題之運用,在線性規劃中至為最廣泛,因為Max.f(X)=min.g(Y),亦即是原始問題與對隅問題之間沒有差距(Gap)。
而對隅問題之變數Y,即為資源之影價(ShadowPrices),由影價分析,可獲知資源是否充分運用及價格變化等影響。
若某資源未充分運用時,Y等於零顯示。
反之,某資源若已充分運用時,則對應之Y值應為正值。
故Y實為測定增加或減少每一單位之某一資源之經濟獲益或損失。
在非線性規畫中,因原始問題與對隅問題之可能有差距存在,而使對隅之應用較為困難。
(馮景如)
引用:http://ap6.pccu.edu.tw/Encyclopedia/data.asp?id=7619 |