[最优化]不等式约束的优化问题求解

本文介绍了含不等式约束的优化问题如何使用拉格朗日乘子法求解,并详细阐述了局部极小点的一阶KKT条件和二阶的充分必要条件,涉及二阶导数矩阵和梯度向量。

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不等式约束的优化问题求解

与前文讨论的只含等式约束的优化问题求解类似,含不等式约束的优化问题同样可以用拉格朗日乘子法进行求解
对于一般形式的优化问题:

minimizef(x)subject toh(x)=0g(x)0minimizef(x)subject toh(x)=0g(x)≤0

其中, f:RnR,h:RnRm,mn,g:RnRpf:Rn→R,h:Rn→Rm,m≤n,g:Rn→Rp
引入下面两个定义:

定义1:对于一个不等式约束gj(x)0gj(x)≤0,如果在xx∗gj(x)=0gj(x∗)=0,那么称该不等式约束是xx∗处的起作用约束;如果在xx∗gj(x)<0gj(x∗)<0,那么称该约束是xx∗处的不起作用约束。按照惯例,总是把等式约束

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