【数学】拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件理解

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动机

简介

一. 拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

(a) 拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier)

(b) KKT条件

二. 为什么拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够得到最优值？

参考

动机

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却不知道为什么拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用，为什么要这样去求取最优值呢？

简介

本文将首先把什么是拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件叙述一下；然后开始分别谈谈为什么要这样求最优值。

一. 拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

通常我们需要求解的最优化问题有如下几类：

(i) 无约束优化问题，可以写为:

                                      min f(x);  

(ii) 有等式约束的优化问题，可以写为:

                                       min f(x), 

                                            s.t. h_i(x) = 0; i =1, ..., n 

(iii) 有不等式约束的优化问题，可以写为：

                                      min f(x), 

                                            s.t. g_i(x)