可理解好它需要用到梯度、松弛变量、对偶理论等知识,因此我也深知,想讲好KKT条件是具有一定难度的。 我尝试分两部分讲解,第一部分侧重于理论部分,第二部分给出运用KKT条件进行数值和符号运算的Matlab代码。基于此,大家可以非常方便地应用于自己的论文写作。 在介绍KKT条件之前,先补充些基础知识。 1. 何谓最优化问题...
KKT 很简单,口诀记心端,等式求最优,不等式验证—— 小飞打油 上一期主要讲解了KKT条件的理论部分,本期实践一下,看下KKT条件是如何解决课本以及科研中的实际问题的。 其中,第三部分——符号运算实操,是我写的一篇SCI一区论文的基础思路。 读完本期和上期内容,希望对大家的科研论文有所帮助。 进入正文,简单回顾下...
KKT：优化理论的基石KKT条件，分为无约束、等式和不等式三种情况，如同梯子的三个阶梯，逐步引导我们到达优化的顶峰。无约束：如导数法和下降法，是基础的优化手段。等式约束：拉格朗日乘数法引入λ，巧妙解决等式束缚。不等式约束：KKT条件的精髓在于，通过λg(X*)=0的公式，将不等式问题转化为易于处理的...
注:下一期内容已更新,链接为:KKT条件,原来如此简单 (下) | 数值/符号运算 一、前沿 KKT条件(Karush–Kuhn–Tucker conditions)是最优化(特别是非线性规划)领域最重要的成果之一,是判断某点是极值点的必要条件。 虽然该理论的数学公式看似复杂,但其实它的数学思想极其简单。如果本文写难了,说明我功夫还不到家,...