最优化 KKT条件
对于约束优化问题： 拉格朗日公式： 其KKT条件为： 求解 x、α、β 其中β*g(x)为互补松弛条件 KKT条件是使一组解成为最优解的必要条件，当原问题是凸问题的时候，KKT条件也是充分条件。 ...
原文：最优化局部极小点的条件（二）
回忆一下关于 元实值函数的 的求导问题，函数 的一阶导数 为 函数 的梯度 正好是导数 的转置，即 函数 的二阶导数，也称为hessian矩阵，可表示为： 对于向量 , 和约束集中的某个点 ，如果存在一个实数 使得对于所有 ， 仍然在约束集内，即 ，则称 为 处的可行方向 为 元实值函数 在 处的可行方向，则函数 沿方向 的方向导数可表示为 这也是一个实值函数，如果 ，那么方向导数 表示的是函数 ...
2015-12-28 04:57 0 2951 推荐指数：
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