拉格朗日乘子法和KKT条件

本文探讨了拉格朗日乘子法和KKT条件在解决约束优化问题时的应用,强调了在目标函数为凸函数前提下,这些方法确保获得最优解的重要性。

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拉格朗日乘子法和KKT条件

拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法,在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件。前提是:只有当目标函数为凸函数时,使用这两种方法才保证求得的是最优解。

对于无约束最优化问题,有很多经典的求解方法,参见无约束最优化方法




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