最优化理论与KKT条件
来源:互联网 发布:linux 无线网卡驱动 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 19:36
1. 最优化理论(Optimization Theory)
最优化理论是研究函数在给定一组约束条件下的最小值(或者最大值)的数学问题. 一般而言, 一个最优化问题具有如下的基本形式:
其中.
在很多情况下, 不等式约束条件可以通过引入新的变量而转化为等式约束条件, 因此最优化问题的一般形式可以简化为仅仅包含等式约束条件的形式
最优化问题可以根据目标函数和约束条件的类型进行分类:
1). 如果目标函数和约束条件都为变量的线性函数, 称该最优化问题为线性规划;
2). 如果目标函数为变量的二次函数, 约束条件为变量的线性函数, 称该最优化问题为二次规划;
3). 如果目标函数或者约束条件为变量的非线性函数, 称该最优化问题为非线性规划.
2. KKT(Karush-Kuhn-Tucker)
KTT条件是指在满足一些有规则的条件下, 一个非线性规划(Nonlinear Programming)问题能有最优化解法的一个必要和充分条件. 这是一个广义化拉格朗日乘数的成果. 一般地, 一个最优化数学模型的列标准形式参考开头的式子, 所谓 Karush-Kuhn-Tucker 最优化条件,就是指上式的最优点
1). 约束条件满足
2).
3).
KKT最优化条件是Karush[1939]以及Kuhn和Tucker[1951]先后独立发表出来的. 这组最优化条件在Kuhn和Tucker发表之后才逐渐受到重视, 因此许多书只记载成「Kuhn-Tucker 最优化条件 (Kuhn-Tucker conditions)」.
KKT条件第一项是说最优点
- 最优化理论与KKT条件
- 最优化理论与KKT条件
- 最优化理论与KKT条件
- 最优化理论与KKT条件
- 最优化理论与KKT条件
- 优化问题与KKT条件
- KKT条件--约束问题最优化方法
- Karush-Kuhn-Tucker 最优化条件 (KKT 条件)
- Karush-Kuhn-Tucker 最优化条件 (KKT 条件)(转载)
- 拉格朗日乘子和KKT条件 的最优化问题
- 机器学习笔记_ 数值最优化_3:KKT条件
- 约束最优化问题求解:拉格朗日乘子法和KKT条件
- 拉格朗日乘子法与KKT条件
- 拉格朗日乘子法与KKT条件
- 拉格朗日乘子法与KKT条件
- 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件
- 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件
- 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件
- ORA-609 错误分析及解决方法
- Unity3D基本练习题
- Android Fragment 真正的完全解析(上)
- linux下的svn命令
- java,将Image变量保存成图片
- 最优化理论与KKT条件
- MySQL性能优化
- 改变UITableView选中行高亮的颜色
- Git与Repo入门
- Android Fragment 真正的完全解析(下)
- java oracle游标结果集
- mysql trigger
- 基于iBeacon的智慧展会应用解决方案
- [CODE]UIUC同学Jia-Bin Huang收集的计算机视觉代码合集