1 等式約束優化問題 等式約束問題如下: 求解方法包括:消元法、拉格朗日乘子法。 1、消元法 通過等式約束條件消去一個變量,得到其他變量關於該變量的表達式代入目標函數,轉化為無約束的極值 ...
引言 本篇文章將詳解帶有約束條件的最優化問題,約束條件分為等式約束與不等式約束,對於等式約束的優化問題,可以直接應用拉格朗日乘子法去求取最優值 對於含有不等式約束的優化問題,可以轉化為在滿足 KKT 約束條件下應用拉格朗日乘子法求解。拉格朗日求得的並不一定是最優解,只有在凸優化的情況下,才能保證得到的是最優解,所以本文稱拉格朗日乘子法得到的為可行解,其實就是局部極小值,接下來從無約束優化開始一一講 ...
2016-07-30 15:59 11 66974 推薦指數:
1 等式約束優化問題 等式約束問題如下: 求解方法包括:消元法、拉格朗日乘子法。 1、消元法 通過等式約束條件消去一個變量,得到其他變量關於該變量的表達式代入目標函數,轉化為無約束的極值 ...
拉格朗日乘子法是一種優化算法,主要用來解決約束優化問題。他的主要思想是通過引入拉格朗日乘子來將含有n個變量和k個約束條件的約束優化問題轉化為含有n+k個變量的無約束優化問題。 其中,利用拉格朗日乘子法主要解決的問題為: 等式的約束條件和不等式的條件約束。 拉格朗日乘子的背后的數學意義 ...
解密SVM系列(一):關於拉格朗日乘子法和KKT條件 標簽: svm算法支持向量機 2015-08-17 18:53 1214人閱讀 評論(0) 收藏 舉報 分類: 模式識別&機器學習(42 ...
關於拉格朗日乘子法與KKT條件 關於拉格朗日乘子法與KKT條件 目錄 拉格朗日乘子法的數學基礎 共軛函數 拉格朗日函數 ...
0 前言 上”最優化“課,老師講到了無約束優化的拉格朗日乘子法和KKT條件。 這個在SVM的推導中有用到,所以查資料加深一下理解。 1 無約束優化 對於無約束優化問題中,如果一個函數f是凸函數,那么可以直接通過f(x)的梯度等於0來求得全局極小值點。 為了避免陷入局部最優,人們盡可 ...
目錄 1 將有約束問題轉化為無約束問題 1.1 拉格朗日法 1.1.1 KKT條件 1.1.2 拉格朗日法更新方程 1.1.3 凸優化問題下的拉格朗日法 1.2 罰函數法 ...
\(\frac{以夢為馬}{晨鳧追風}\) 最優化問題的最優性條件,最優化問題的解的必要條件和充分條件 無約束問題的解的必要條件 \(f(x)\)在\(x\)處的梯度向量是0 有約束問題的最優性條件 等式約束問題的必要條件: 一個條件,兩變量 \(min f(x)=f([x]_1,[x ...
參考文獻:https://www.cnblogs.com/sddai/p/5728195.html 在求解最優化問題中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)條件是兩種最常用的方法。在有等式約束時使用拉格朗日乘子法,在有不等約束時 ...