原文:拉格朗日乘數法解含不等式約束的最優化問題

拉格朗日乘數法解含不等式約束的最優化問題 拉格朗日乘子法 Lagrange Multiplier 和 KKT Karush Kuhn Tucker 條件是求解約束優化問題的重要方法,在有等式約束時使用拉格朗日乘子法,在有不等約束時使用KKT條件。當然,這兩個方法求得的結果只是必要條件,只有當目標函數是凸函數的情況下,才能保證是充分必要條件。 帶有不等式約束的最優化問題通常可以表述為如下形式: be ...

2017-03-20 14:49 1 19548 推薦指數:

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最優化方法:乘數

https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52135854 https://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48494607 解決約束優化問題——乘數 乘數 ...

Sat May 19 03:14:00 CST 2018 0 16563
乘數

乘數 等式約束 作為一種優化算法,拉格朗日乘子主要用於解決約束優化問題,它的基本思想就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。拉格朗日乘子背后的數學意義是其為約束方程梯度線性組合中每個向量的系數 ...

Mon Nov 26 01:51:00 CST 2018 0 837
乘數

  乘數是用於求條件極值的方法。對於條件極值,通常是將條件方程轉換為單值函數,再代入待求極值的函數中,從而將問題轉化為無條件極值問題進行求解。但是如果條件很復雜不能轉換,就要用到乘數了。乘數使用條件極值的一組必要條件來求出一些可能的極值點(不是充要條件,說明求出 ...

Wed Mar 18 21:15:00 CST 2020 0 1103
[Math & Algorithm] 乘數

  乘數(Lagrange Multiplier Method)之前聽數學老師授課的時候就是一知半,現在越發感覺乘數應用的廣泛性,所以特意抽時間學習了麻省理工學院的在線數學課程。新學到的知識一定要立刻記錄下來,希望對各位博友有些許幫助。 1. 乘數的基本思想 ...

Sun Nov 08 10:25:00 CST 2015 10 47759
乘數與KKT條件

關於乘數和KKT條件的一些思考   從我開始接觸乘數到現在已經將近有四個月了,但似乎直到今天我對其的理解才開始漸漸清晰,相信很多人在科研初期也會對一些基礎的算法困惑不解,而一篇好的教程則可以大大縮短困惑的時間,從而把更多時間用在開創性的工作上去。經過近幾日的搜索,我發現網上 ...

Thu Jul 09 06:41:00 CST 2015 0 2482
梯度,方向梯度,乘數

一 梯度 函數 z = f(x, y) 梯度表示為 ,其梯度方向始終指向函數較大值處。函數 z = f(x, y) 幾何圖形需要三維空間表示,為了更方便觀察函數,可以使用二維平面上等高線表示 ...

Sat Aug 03 00:16:00 CST 2019 0 973
穿線多次不等式

導入 我們先來看這個不等式: $$(x+1)(x-1)>0$$ 這是在初中階段,我們就已經學習過的一元二次不等式這個不等式也非常簡單:數形結合,畫圖。 而多次不等式也運用了類似的思想。 例題: 不等式$(x-3)(x+1)(x-2)>0$. 對於本題 ...

Tue Nov 09 06:33:00 CST 2021 0 958
 
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