非优快云文章保存1---拉格朗日对偶

最新推荐文章于 2024-04-05 07:43:34 发布
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本文深入探讨了拉格朗日乘数法在优化问题中的应用，揭示了其在经济学、工程学中的核心作用，通过实例解析展示了如何利用对偶性简化复杂问题求解。

拉格朗日对偶
https://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html

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Python实现蒙特卡罗方法求解优化问题——拉格朗日对偶问题
AI天才研究院
09-01 2394
蒙特卡罗（Monte Carlo）方法是近代科学计算中一个重要的算法。它利用随机化的方法来解决问题，可以有效地模拟系统中的各种非线性行为。蒙特卡罗方法在很多领域都有广泛应用。例如，模拟电路的电压波形、建筑结构设计、保险产品的风险评估等。此外，它还被用作信号处理、概率论、生物信息学等诸多方面。而我们今天要介绍的就是蒙特卡罗方法在求解优化问题上的一种应用——拉格朗日对偶问题（Lagrangian dual problem）。
最优化理论极简入门(第二部分)：拉格朗日对偶问题
如月过来打个招呼
08-27 887
介绍什么是对偶问题，常见问题如拉格朗日对偶问题是什么样的，对偶问题和原始问题有什么关系，如何保证对偶问题的和原始问题的最优解一致
SVM支持向量机-拉格朗日乘子与对偶问题（1）
BITDDD小栈
04-09 2万+
对于支持向量机，我们首先要关注的几个点就是间隔，超平面，支持向量，再深入的话就是对偶问题，拉格朗日对偶问题，凸优化，和KKT条件，我们先从基本的间隔，超平面，支持向量说起。 1.SVM基础模型 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)},yi∈{-1,1}，例如下面图中的点，蓝线左上方的6个点对应1类，右下方的6个点对应-1类，基于数据分类的思想，如果我......
凸优化学习笔记-拉格朗日对偶
ziye00__的博客
11-29 813
目录 学习内容 分支定界法 拉格朗日对偶 主要内容 1. 学习内容：如何将一个问题转换为拉格朗日问题 2. 拉格朗日对偶转化方法，特点 3. 不同约束条件的处理，分支定界等 分支定界法 分支定界法（branch and bound）是一种求解整数规划问题的最常用算法。这种方法不但可以求解纯整数规划，还可以求解混合整数规划问题。分支定界法是一种搜索与迭代的方法，选择不同的分支变量和子问题进行分支。 用来解决整数规划造成的离散问题：即约束是整数，可行解是离散的，但是最后的优化解非整数
混合整数规划, 拉格朗日对偶
天天向上的专栏
04-05 2228
在论文中看到一个混合整数规划问题的对偶，非常有意思，发现拉格朗日对偶非常强大，在这篇博客里记录总结一下。
【机器学习】支持向量机(三)----拉格朗日对偶性与对偶问题
花丸大老师的博客
03-26 3006
上一篇，讲的是硬间隔最大化和软间隔最大化的原始学习问题，回顾一下。 1.硬间隔最大化(线性可分支持向量机)学习算法 原始问题： 　　　minωT,b12||ω||2minωT,b12||ω||2\min\limits_{ω^T,b}\frac{1}{2}||ω||^2 s.t.　　yi(ωTxi+b)−1≥0yi(ωTxi+b)−1≥0y_i(ω^Tx_i+b)-1\ge0 2.软间隔最...
拉格朗日对偶性
曼巴的博客
11-21 223
1. 拉格朗日方法 像这种条件极值与拉格朗日乘数法的题，是我考研数学中，比较喜欢做的一类题。因为它不用怎么费脑子。直接将原式写前面，之后把约束项与相乘就行。之后分别对每个变量求导，等于0。就是不好解方程组，但是式子很好列。 由此可以看出，我们可以将一个带有约束项的原问题，通过拉格朗日的方法，转化成一个不带约束项的问题。 2. 对偶问题 原始问题：   极小极大问题 对偶问题：    ...
拉格朗日对偶问题-支持向量机
linyanqing21的博客
04-08 581
先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题：              目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式为              L是等式约束的个数。     然后分别对w和求偏导，使得偏导数等于0，然后解出w和。至于为什么引入拉格朗日算子可以求出极值，原因
凸优化学习-（十八）对偶性Duality 拉格朗日函数与对偶函数
欢迎你
03-21 2955
凸优化学习 对偶性是凸优化学习的核心，重中之重。 学习笔记 一、拉格朗日函数与对偶函数 对于一个普通优化问题： min⁡f0(x)s.t.fi(x)≤0i=1⋯mhi(x)=0i=1⋯p \begin{aligned} \min&& f_0(x)&\\ \text{s.t.}&&f_i(x)&\le0\qquad i=1\cdots m\\ ...
拉格朗日对偶性问题-《统计学习方法》学习笔记
XuShuai
10-13 6875
0. 内容介绍         在约束最优化问题中， 常常利用拉个朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解，该方法应用在很多的统计学习方法中。例如在上一篇文章中（http://blog.csdn.net/robin_xu_shuai/article/details/52791306）所说的最大熵模型。在学习最大熵模型中我们看到，需要求解满足所有已知条件并且使得熵最大的
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在电力系统优化过程中，风光等分布式能源出力和负荷的不确定性（即源荷不确定性）形成了电力系统方向的研究热点，每个研究人员都试图通过自己的方法将研究推进的更深入一些，在理论研究的深层次上，离不开鲁棒优化，包括两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化算法等。
从放弃到再入门之拉格朗日对偶问题推导
qq_34564612的博客
04-17 1万+
普通同学的解法 无约束条件：求导就可以了 等式约束：代入消元，再求导 不等式约束：分情况讨论（在边界上和不在边界上），分别对应1,2的情况 然而发现，有些情况消元特别复杂，甚至不能求解 聪明同学的解法 发现：在最优点的情况下，约束曲面的法向量和目标函数的梯度反向必相同或相反 拉格朗日乘子法如何理解？ （在2维里可以形象的解释为z=f(x,y)在约束条件g(x,y)=c中，极值...
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