本文承接上一篇 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件,將詳解一些拉格朗日對偶的內容。都是一些在優化理論中比較簡單的問題或者一些特例,復雜的沒見過,但是簡單的剛接觸都感覺如洪水猛獸一般,所以當真是學海無涯。 在優化理論中,目標函數 $f(x)$ 會有多種形式:如果目標函數和約束條件都為變量 ...
在約束最優化問題中,常常利用拉格朗日對偶性 Lagrange duality 將原始問題轉換為對偶問題,通過解對偶問題而得到原始問題的解。這是因為: 對偶問題的對偶是原問題 無論原始問題與約束條件是否是凸的,對偶問題都是凹問題,加個負號就變成凸問題了,凸問題容易優化。 對偶問題可以給出原始問題一個下界 當滿足一定條件時,原始問題與對偶問題的解是完全等價的 原始問題: 假設f x ,ci x ,hj ...
2019-03-13 10:44 0 5290 推薦指數:
本文承接上一篇 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件,將詳解一些拉格朗日對偶的內容。都是一些在優化理論中比較簡單的問題或者一些特例,復雜的沒見過,但是簡單的剛接觸都感覺如洪水猛獸一般,所以當真是學海無涯。 在優化理論中,目標函數 $f(x)$ 會有多種形式:如果目標函數和約束條件都為變量 ...
拉格朗日對偶 對偶是最優化方法里的一種方法,它將一個最優化問題轉換成另外一個問題,二者是等價的。拉格朗日對偶是其中的典型例子。對於如下帶等式約束和不等式約束的優化問題: 與拉格朗日乘數法類似,構造廣義拉格朗日函數 ...
拉格朗日對偶問題的理解 拉格朗日乘數法 拉格朗日乘數法本身就是幫助我們求函數的最值。在數學最優問題中,拉格朗日乘數法(以數學家約瑟夫·路易斯·拉格朗日命名)是一種尋找變量受一個或多個條件所限制的多元函數的極值的方法。 對於一個函數,我們要求其最值,只要對該函數求導得到所有極值點,然后根據要求 ...
對偶函數 優化問題的形式 注意原問題不一定凸 \[\min f_0(x)\\ \begin{align*} s.t. \ &f_i(x) \le 0 \quad &i=1,2,\cdots,m\\ &h_i(x)=0 \quad &i=1,2 ...
2 拉格朗日對偶(Lagrange duality) 先拋開上面的二次規划問題,先來看看存在等式約束的極值問題求法,比如下面的最優化問題: 目標函數是f(w),下面是等式約束。通常解法是引入拉格朗日算子,這里使用來表示算子,得到拉格朗日公式 ...
拉格朗日乘子(Lagrange Multipliers)又稱為待定乘數法(Undetermined Multipliers),通常用來尋找某一函數在一個或多個約束條件下的最值點。 其主要思 ...
0 前言 本文承接上一篇博文拉格朗日乘子法和KKT條件http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html,講講拉格朗日對偶性的問題。 在約束優化問題中,常常用拉格朗日對偶性來將原始問題轉為對偶問題,通過解對偶問題的解來得到原始問題的解 ...
系列博客機器學習總結,主要參考書目《統計學習方法》--李航,涉及數學公式較多,以圖片的形式表現。 ...