在数学中的最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·拉格朗日命名）是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。这种方法可以将一个有n个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个解有n + k个变量的方程组的解的问题。这种方法中引入了一个或一组新的未知数，即拉格朗日乘数，又称拉 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-12 11:45:36
阅读次数：
140
解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 标签： svm算法支持向量机 2015-08-17 18:53 1214人阅读 评论(0) 收藏 举报 标签： svm算法支持向量机 2015-08-17 18:53 1214人阅读 评论(0 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-02 18:48:34
阅读次数：
198
这里的主题是约束优化方法，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... ...
分类：
其他好文 时间：
2016-07-30 16:48:17
阅读次数：
211
[NOI2012] 骑行川藏 输入文件：bicycling.in 输出文件：bicycling.out 评测插件 时间限制：1 s 内存限制：128 MB NOI2012 Day1 Description 蛋蛋非常热衷于挑战自我，今年暑假他准备沿川藏线骑着自行车从成都前往拉萨。川藏线的沿途有着非常美 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-06-04 22:17:25
阅读次数：
236
[ 题外话 ： = =看了一眼题目就知道是求最值
然后就不会做了╮(╯▽╰)╭
所以，数学渣就去学了一发拉格朗日乘数法 - -]
那么上正文TAT 由于公式太多，我就直接截图哈qwq
附代码：
#include "stdio.h"
#include "iostream"
#define rep(f,a,b) for(f=a...
分类：
其他好文 时间：
2016-05-13 02:02:05
阅读次数：
189
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...
分类：
其他好文 时间：
2016-05-13 01:33:03
阅读次数：
149
1.原始问题
假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在上的连续可微函数，考虑约束最优化问题
称此越是最优化问题为原始最优化问题或原始问题。
首先，引入广义拉格朗日函数（generalized Lagrange function）
这里，是拉格朗日乘子，αi>=0，考虑x的函数：
这里，P表示是原始问题。
假设给定某...
分类：
其他好文 时间：
2016-03-30 13:12:08
阅读次数：
286
作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。 如何将一个含有n个变量和k个约束条件的约束优....
分类：
其他好文 时间：
2015-12-14 16:16:17
阅读次数：
174
拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。前提是：只有当目标函数为凸函数时，使用这两种方法才保证求得的是最优解。对于无约束最优化问题，有很多...
分类：
其他好文 时间：
2015-11-27 06:43:22
阅读次数：
243
拉格朗日乘子（Lagrange Multipliers）又称为待定乘数法（Undetermined Multipliers），通常用来寻找某一函数在一个或多个约束条件下的最值点。其主要思想是引入一个新的变量λ（即拉格朗日乘子），把约束条件和原函数结合到一起，形成新的函数，这个新的函数的最值点与原函数...
分类：
其他好文 时间：
2015-10-26 07:04:30
阅读次数：
330
