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非线性规划的拉格朗日乘子法的手工数学推导,考虑有约束情况的python代码
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文件大小: 315kb
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上传时间: 2020-12-21
详细说明：实验目录一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍二、手工数学推导三、拉格朗日乘子法的有约束情况四、手工数学推导,考虑有约束情况的比较五、参考文献
一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍
拉格朗日乘子法
拉格朗日乘子λ代表当约束条件变动时，目标函数极值的变化。是一种经典的求解条件极值的解析方法，求函数f(x1,x2,…)在约束条件g(x1,x2,…)=0下的极值的方法。这种引进待定乘子，将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优问题的做法，称为拉格朗日乘子法，又叫升维法。
等式约束条件
设目标函数为f(x)，约束条件为hk(x)，形如
s.t. 表示subject to ，“受限于”的意思，l表
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