在可行域內，沿著目標函式的負梯度方向移動；沿著被破壞的約束的梯度方向與目標函式梯度方向的和向量移動。
優化問題：
minx^2+2*y^2
s.t.x+y>=4 起始點：z=[1,4.5] 固定步長k=1
由kkt條件可以解出 x* = [8/3,4/3]
#include#include#include#includeusing namespace std;
double c = 0;
vectorb=;
vector> a=,};
vector&)> sub_to;
vector(*)(const vector&)> sub_to_grad;
// 約束1：x1+x2>=4
int sub1(const vector& x)
// 約束1梯度
vectorget_sub1_grad(const vector& x)
vectorget_targte_grad(const vector& x);
sub_to.push_back(sub1);
sub_to_grad.push_back(get_sub1_grad);
for(int i=1;i<=10;++i){
cout<
迭代到第十五次接近理論上的最優值[2.666666666,1.333333333]
MATLAB有約束最優化問題的求解
有約束最優化問題的一般描述為 其中x x1，x2，xn t，該數學表示的含義亦即求取一組x，使得目標函式f x 為最小，且滿足約束條件g x 0。記號s.t.是英文subject to的縮寫，表示x要滿足後面的約束條件。約束條件可以進一步細化為 線性不等式約束 ax b 線性等式約束 aeqx be...
拉格朗日乘子法（有約束優化問題）
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！拉格朗日乘子法 lagrange multiplier 和kkt karush kuhn tucker 條件是求解約束優化問題的重要方法，在有等式約束時使用拉格朗日乘子法，在有不等約束時使用kkt條件。前提是 只有當目標函式為凸函式時，使用這兩種方...
最優化方法
1無約束約束方法 梯度下降 求解線性回歸，有明確的目標函式。利用目標函式的梯度來更新引數，使用最小二乘時，用loss的梯度更新。範數為2的最速下降。牛頓法 目標函式已知，用泰勒展開的近似作為近似解，把近似值帶入目標函式求出近似的引數作為更新值。由於捨棄了泰勒公式的高階項，新的引數值會更接近真實解。在...