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

基于jupyter notebook的Python编程 1、线性规划中的单纯形法、大M法的excel求解、python编程求解和python包求解； 2、非线性规划的拉格朗日乘子法的手工数学推导、python编程和python包求解； 一、线性规划问题求解 1、Excel中大M法与Excel的“规划求解”包对实际问题的求解比较 实际例题： 求解以下约束条件的线性规划的最大值和最优解 使用大M法对实际问题的求解 使用Excel的“规划求解”包对实际问题的求解 在Excel中将数据及相应的公式写