我們可以把 LP 改寫成在上述最佳化問題的 KKT 條件中令便得理論上上 (2) 和 (3) 是等價的 (令), 但在數值模擬中,採用 Newton 法求解 (3) 的效果會遠好於 (2). 因為當時, 很有可能
注意到:KKT條件是強對偶性的必要條件,強對偶性下KKT條件才成立一般僅用KKT條件來驗證找到的解當目標函式和約束都是線性時,最佳化問題為我們熟悉的線性規劃(LP)在線性規劃裡,表示的是對應約束的影子價格4,KKT與強對偶性這裡討論只有不等
KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件作為帶約束可微分最佳化問題的最優性條件,佔據著非常重要的地位
KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件作為帶約束可微分最佳化問題的最優性條件,佔據著非常重要的地位
證明:設為KKT點,由凸函式一階性質有:,把KKT條件代入,有進一步由凸函式有(注意負號),此外,因為h(x)是線性函式,設,那麼,又因為,那麼,那麼我們就有又有條件,那麼就推出,就證明了此時的KKT點就是問題的最優解(注意:其實凸問題這一
證明:首先根據KKT condition,有:<7-1>又因為<7-2>and the primal problem is convex andare convex andare affine,then:<7-
專欄文章彙總文章結構如下:1: 等式約束最佳化問題2: 不等式約束最佳化問題3: 一個例子注:本文來自臺灣周志成老師《線性代數》及其部落格Karush-Kuhn-Tucker (KKT)條件是非線性規劃(nonlinear programm