原文:尋找“最好”(4)——不等約束和KKT條件

不等約束 上篇文章介紹了如何在等式約束下使用拉格朗日乘子法,然而真實的世界哪有那么多等式約束 我們碰到的大多數問題都是不等約束。對於不等約束的優化問題,可以這樣描述: 其中f x 是目標函數,g x 為不等式約束,h x 為等式約束,x x , x , xk。 對於不等約束來說,無非是大於 包括大於等於 和小於 包括小於等於 ,常見的不等約束是這樣: 就像等式約束總是轉換成g x 一樣,我們也希望 ...

2018-11-26 11:21 0 2081 推薦指數:

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約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件

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不等約束,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 ...

Sat Jul 30 23:59:00 CST 2016 11 66974
KKT條件

可以通過單純形法解決,KKT條件解決的是帶有約束、非線性規划最優解問題,根據約束形式可分為等式和不等式或兩種 ...

Thu Apr 08 05:20:00 CST 2021 0 848
KKT條件

在數學中,卡羅需-庫恩-塔克條件(英文原名:Karush-Kuhn-Tucker Conditions常見別名:Kuhn-Tucker,KKT條件,Karush-Kuhn-Tucker最優化條件,Karush-Kuhn-Tucker條件,Kuhn-Tucker最優化條件,Kuhn-Tucker條件 ...

Sun Sep 13 23:54:00 CST 2020 0 561
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 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 ...

Wed Aug 12 02:57:00 CST 2015 0 3796
SVM之KKT條件理解

在SVM中,我們的超平面參數最終只與間隔邊界上的向量(樣本)有關,故稱為支持向量機。 求解最優超平面,即求最大化間隔,或最小化間隔的倒數:||w||2/2,約束條件為yi(wTxi+b)>=1 因為此函數為凸函數(拉格朗日乘子法的前提條件),可用拉格朗日乘子法轉化為對偶問題,當滿足KKT ...

Wed Oct 02 19:10:00 CST 2019 0 654
KKT 條件 及其 理解

現在我們對於任意一個優化問題(不一定是凸優化問題): \begin{split}\text{min}\quad & f_{0}(x) \newline \text{subject to:}\q ...

Sat Sep 28 08:58:00 CST 2019 0 1600
拉格朗日乘子法和KKT條件

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 ...

Fri Nov 10 05:52:00 CST 2017 22 72731
 
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