优化方法之朗格朗日对偶性
来源:互联网 发布:旺旺群发软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/16 14:05
学习最大熵模型和支持向量机的过程中,涉及优化中对偶性的相关内容,在这里做个小结巩固一下(参考自《统计学习方法》)。拉格朗日对偶性常用来解决约束最优化问题,其思想是将原始问题转换为对偶问题,通过解对偶问题间接求出原始问题。
1.原始问题
设
为原始最优化问题或原始问题。引进广义拉格朗日函数
这里,
其中,下标P表示原始问题。由反证法易知:
2.对偶问题
我们定义
3.解的关联
定理1 若原始问题和对偶问题都有最优值,则
推论2 设
特别地,若原始问题和对偶问题的最优解相等,我们可以用解对偶问题替代原始问题。
定理3对于原始问题和对偶问题,假设函数
定理4对原始问题和对偶问题,假设函数
0 0
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