约束优化最优性条件.

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约束最优化问题的最优性条件

ci ( x ) ≥ 0
i ∈ I = {l + 1, , m}
一阶必要条件
定理6: (Kuhn-Tucker一阶必要条件)
*
I * = i ci x * = 0, i ∈ I ; 设 x 为问题(3)的局部最优解, f ( x ), ci ( x ) (1 ≤ i ≤ m ) 在 x * 点可微, 对于i ∈ E ∪ I *
*
λ f (x ) ∑ λ ci (x ) = 0
m * 0 *
λ c (x ) = 0 i = 1,2, , m
* i i *
i =1
* i
*
λ ≥ 0 i = 0,1,2, , m
* i
例2: 验证是否满足Fritz-John条件:
min f ( x1 , x2 ) = x1 s.t
*
3 c1 ( x1 , x2 ) = x1 x2 ≥ 0
* 则存在一组不全为零的实数 λ1 , λ* , λ* 使得: 2 l
f x * ∑ λ*ci x * = 0 i
i =1
( )
l
( )
二阶充分条件
定理2: 对等式约束问题,若: (1) f ( x ) 与 ci ( x )(1 ≤ i ≤ l ) 是二阶连续可微函数; (3) s ∈ R n且 s ≠ 0 , 且 s T ci (x * ) = 0 , i = 1,2, l 均有 s T 2 L (x * , λ* )s > 0 xx 则 x* 是等式约束问题的严格局部极小点. (2) x * ∈ R n 与 λ* ∈ R l 使: L(x* , λ* ) = 0 ;
{ ( ) }
的ci (x * ) 线性无关, 则存在非零向量 * λ* = (λ1 , , λ* ) 使得: m

4一般约束最优化问题的最优性条件.

*
T
, c 2 x
1,1, 0
*
T
.
令 6
即： f x * 2c1 x * 2c2 x * . * 0, i 1,2,3,4,5. c x 令i 0，i 3， 4， 5，则 i i
* x 所以，是K-T点．
Fritz John 最优性条件—一阶必要条件
一般约束最优化问题的最优性条件
Fritz John 最优性条件—一阶必要条件
一般约束最优化问题的最优性条件
Fritz John 最优性条件—一阶必要条件
缺点
一般约束最优化问题的最优性条件
Kuhn-Tucker 最优性条件—一阶必要条件
一般约束最优化问题的最优性条件
c 3 x x1 0
c4 x x 2 0 c5 x x 3 0
试验证最优点 x * 1, 1, 1T为K-T点．
一般约束最优化问题的最优性条件
解： I * 1, 2, f x * 6,2,4T ,
c1 x
2,2, 2
一般约束最优化问题的最优性条件
Kuhn-Tucker 最优性条件—一阶充分条件
一般约束最优化问题的最优性条件
Kuhn-Tucker 最优性条件—一阶充分条件
一般约束最优化问题的最优性条件
Kuhn-Tucker 最优性条件—一阶充分条件
一般约束最优化问题的最优性条件
Kuhn-Tucker 最优性条件—一阶充分条件
一般约束最优化问题的最优性条件
几何最优性条件—一阶必要条件定义 I ( x ) {i | gi ( x ) 0, i 1,2,..., m}. 定理3.4.1

最优化理论第四章约束问题最优性条件

定理4.2
设x* s, f ( x), g i ( x), (i I )在x*可微，g i ( x), (i I )在x *连续，
如果x*是问题 2 的局部最优解，则F0 G0 =。（证明从略）
2.2 定理4.3 （Fritz，John条件）
* 设x* s，I i g i ( x* ) 0 ，f , g i (i I )在x*处可微，g （ i i I）在x 处连续，
第
四
章
约束问题的最优性条件（P206）
min f(x) 约束优化： s.t. gi (x) 0, h ( x) 0, j
x Rn i 1,..., m j 1,..., l
s x gi ( x) 0, i 1,..., m; h j ( x), j 1,..., l
iI
①K-T条件

* 进一步条件，若g（ i I ）在 x 处可微，K-T条件为： i m （ f x*） - wi gi ( x* ) 0 ② i 1 ② * m n方程组 wi gi ( x ) 0, i 1,..., m ③ ③ ④ wi 0, i 1,..., m * 给定x ，验证是否符合K-T条件用① 应用 * x 未定，求解K-T点，求解② +③
2.4
定理4.5 （约束问题最优解的一阶充分条件）
问题（2）中，f 是凸函数，g （）是凹函数，s为可行域，x* s, i i 1,..., m I i gi ( x* ) 0 , f 和gi (i I )在点x*可微，gi (i I )在点x*连续，且在x*处 K - T 条件成立，则x*为全局最优解。 x 1， 0 为全局最优解（例子）

约束条件下的最优化问题

在约束条件下的最优化问题是指在一定的限制条件下，寻找使目标函数达到最大或最小值的最优解。

这类问题可以通过数学建模和优化算法来解决。

常见的约束条件包括等式约束和不等式约束。

等式约束要求某些变量之间的关系满足特定的等式关系，而不等式约束则要求某些变量之间的关系满足特定的不等式关系。

数学上，约束条件可以表示为：
1. 等式约束：g(x) = 0，其中g(x)是一个关于变量x的函数。

2. 不等式约束：h(x) ≤0，其中h(x)是一个关于变量x的函数。

最优化问题的目标函数可以是线性的、非线性的，甚至是在某些特殊情况下可能是非凸的。

根据问题的具体形式，可以选择适合的优化算法进行求解，如线性规划、非线性规划、整数规划等。

常见的优化算法包括：
1. 梯度下降法：用于求解无约束或有约束的凸优化问题，在连续可导的情况下通过迭代调整参数来逐步接近最优解。

2. KKT条件法：用于求解有约束的凸优化问题，通过构建拉格朗日函数和KKT条件来确定最优解。

3. 内点法：用于求解线性规划和凸优化问题，通过在可行域内寻找目标函数的最优解。

4. 遗传算法：用于求解复杂的非线性优化问题，通过模拟自然进化过程中的选择、交叉和变异操作来搜索最优解。

5. 模拟退火算法：用于求解非线性优化问题，通过模拟固体退火的过程来逐步降低温度并接近最优解。

在实际应用中，约束条件下的最优化问题广泛应用于工程、经济、运筹学、物流等领域。

通过合理地建立数学模型，并选择合适的优化算法，可以有效地解决这类问题，并得到最优解或接近最优解的结果。

约束问题的最优化方法

m
⑤ .Φ ( x, r ) = f ( x) − r ∑ ln[− g u ( x)]
(k )
其中：惩罚（加权）因子降低系数 c：
r ( 0 ) > r (1) > ....r ( k )
0< c <1
r ( k −1) ⋅ c = r ( k )
xk * → x *
当lim r ( k ) → 0
x ∈ D ⊂ Rn s.t. g u ( x ) ≥ 0, u = 1,2,..., p hv ( x ) = 0, v = 1,2,..., q min F ( x )
一. 约束优化问题解法分类：约束优化方法按求解原理的不同可以分为直接法和间接法两类。
直接解法：随机方向搜索法、复合形法、可行方向法
其中：g u ( x) ≥ 0, u = 1,2,...m
③ .Φ ( x, r ) = f ( x) − ∑ ru ( k )
(k ) u =1
m
1 g u ( x)
④ .Φ ( x, r ) = f ( x) + r
(k )
(k )
(k )
1 ∑ 2 u =1 [ g u ( x )]
m u =1
k →∞
则Φ ( x, r ( k ) ) → f ( x) ,
) x12 + x22 例：用内点法求 min f ( x=
s.t. g ( x ) = 1 − x1 ≤ 0
的约束最优解。
2 解: 首先构造内点惩罚函数:φ ( x , r ) = x12 + x2 − r k ln( x1 − 1)
(k ) u =1 m
lim r2 H [hv ( x ( k ) )] = 0

约束最优化条件KTT(课堂PPT)

f(x*)T(x-x*)0, x D
.
3
考虑一般约束问题：
minf(x) s.t. gi(x)0,iI{1,2,,m 1}
hj(x)0,jE{m 11 ,,m}
(9.1)
可D 行 { x :g i( x 域 ) 0 ,i I ; ： h j( x ) 0 ,j E }
这里我们假设 f , g函 i ,hj数连续可微
i I
j E
x L ( x ,,) f( x ) . i g i( x ) j h j( x )5
i I
j E
一阶必要条件
定理 9.2.1 设 x * D 是问题 (9 .1)的一个局部最优解 ,如果
SFD (x*,D ) LFD (x*,D )
思考
若函数,可无导约束问题的定极是值驻 ,点点一请问约束问题优的解局一部 K 定最 K点是 T 吗？？
不一定啦
.
7
例 9.2. 已知约束问题
x2
min f ( x) x2
g1(x) x(0, 2)
s.t. g( x) x ( x )
●
g2(x)
g ( x) x
令 x k x k d k ,由9 .1 定 .2 知 ,{ x k } 义 D .
为理解序列,可我行们方来向看看它释的：.11 Nhomakorabeaxk
D
●
dk
●
d
x
(a)点x在D内部
D
xk ●
dk
d
x ●
(b)点x在D的边界上
序列可行方向实际序列可行方向包含可行
上就是可行方向
方向和边界的切线方向

约束优化的kkt条件

约束优化的KKT条件引言在数学和工程领域，优化问题是一类经典的问题，其目标是找到使得目标函数取得最小（或最大）值的变量取值。

在实际问题中，我们通常会面临各种各样的约束条件，这些约束条件限制了变量的取值范围。

约束优化问题是在满足一定约束条件下，求解最优解的问题。

KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件是约束优化问题的一种重要的解析工具，它提供了一种判断最优解的方法。

本文将详细介绍约束优化的KKT条件，包括KKT条件的定义、理论基础、推导过程以及实际应用。

KKT条件的定义KKT条件是一组必要条件，用于判断约束优化问题的最优解。

对于一个约束优化问题，假设目标函数为f(x)，约束条件为g_i(x)≤0，其中x为变量向量。

则KKT条件的定义如下：1.非负性条件：g_i(x)≤0，对所有的i=1,2,…,m。

2.可行性条件：g_i(x)的约束必须满足。

3.梯度条件：存在拉格朗日乘子向量λ，使得目标函数f(x)加上所有约束条件的乘积的梯度为0，即∇f(x)+∑λ_i∇g_i(x)=0。

4.互补松弛条件：对所有的i=1,2,…,m，有λ_i*g_i(x)=0。

KKT条件包含了非负性条件、可行性条件、梯度条件和互补松弛条件四个方面，这些条件综合起来，可以判断一个解是否满足约束优化问题的最优解。

KKT条件的理论基础KKT条件的理论基础可以从拉格朗日乘子法来理解。

拉格朗日乘子法是一种常用的求解有约束优化问题的方法，它通过引入拉格朗日乘子，将约束优化问题转化为无约束优化问题。

对于一个约束优化问题，假设目标函数为f(x)，约束条件为g_i(x)≤0，其中x为变量向量。

我们可以构建一个拉格朗日函数L(x,λ)=f(x)+∑λ_ig_i(x)，其中λ为拉格朗日乘子向量。

通过求解拉格朗日函数的极小值，可以得到一组变量向量x和拉格朗日乘子向量λ。

根据极值的必要条件，可以推导出KKT条件。

KKT条件的推导过程KKT条件的推导过程可以通过求解拉格朗日函数的极小值来实现。

约束优化问题的最优性条件

{
}
连续，若 x 是(NLP1)的局部最优解，则存在不全为零的非负数 w0 , wi (i ∈ i ) ，使得
w0∇f ( x) − ∑ wi ∇gi ( x) = 0
i∈I
证明：参见陈宝林书 page 239
注：运用Fritz John 条件时，可能出现 w0 = 0 的情形。这时Fritz John 条件中实际上不包含目标函数的任何数据，只是把起作用约束的梯度组合成零向量。这样的条件，对于问题的解的描述，没有多大价值。我们感兴趣的是
w0 ≠ 0 的情形，所以为了保证 w0 ≠ 0 ，还需
要对约束施加某种限制。这种限制条件通常称为约束规格。在定理7.3中，如果增加起作用约束的梯度线性无关的约束规格，则给出不等式约束问题的著名的K-T条件。
定理7.8 (K-T 必要条件) 考虑约束问题(NLP) , x 为可行点，I = i gi ( x) = 0 ， f (x) 和 gi (x) (i ∈ I ) 在 x 处可微, gi (x) (i ∉ I ) 在 x 处连续, hj (j=1,…,l) 在 x 处连续可微。向量集
∂f = d T ∇f ( x ) ≥ 0 ∂d
(d
= 1)
即在极小点处的可行方向一定不是下降方向
n R 定理7.1 考虑约束极值问题 (NLP) , 设 S 是中的非空集合，x ∈ S ， f (x) 在 x 处可微。如果 x
是局部最优解，则
F0 ∩ D = ∅
证明：参见陈宝林书 page236
定理7.5 设在问题（NLP1）中, f 是凸函数, gi(x)(i=1,2,…,m) 是凹函数，S为可行域，x ∈ S
I = i gi ( x) = 0 ， f (x) 和 gi (x) (i ∈ I )在 x 处可微,

不等式约束条件的最优化问题

不等式约束条件的最优化问题概述在数学和经济学等领域中，最优化问题是一个常见的研究课题。

在解决最优化问题时，我们通常会面临各种约束条件，其中一种常见的约束条件是不等式约束条件。

本文将深入探讨不等式约束条件的最优化问题，包括其定义、求解方法以及应用领域等。

定义不等式约束条件的最优化问题是指在一组不等式条件下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值。

不等式约束条件可以是单个不等式，也可以是多个不等式的组合。

一般来说，最优化问题可以分为线性最优化问题和非线性最优化问题，而不等式约束条件可以存在于两种类型的最优化问题中。

线性不等式约束条件的最优化问题求解方法线性不等式约束条件的最优化问题可以通过线性规划方法求解。

线性规划是一种数学优化方法，用于求解线性约束条件下的最优化问题。

在线性规划中，目标函数和约束条件都是线性的，可以用线性代数的方法进行求解。

线性不等式约束条件的最优化问题可以通过单纯形法、内点法等方法进行求解。

单纯形法是一种基于顶点的搜索算法，通过不断移动顶点以搜索最优解。

内点法是另一种常用的求解线性规划问题的方法，它通过将问题转化为一个等价的无约束问题来求解。

应用领域线性不等式约束条件的最优化问题在实际应用中具有广泛的应用。

例如，在生产计划中，我们常常需要在一组资源有限的条件下，最大化产出或最小化成本。

在供应链管理中，我们需要在供应商、生产能力、运输成本等多个因素的约束下，优化供应链的效率和利润。

线性不等式约束条件的最优化问题也在金融投资、交通规划等领域中得到广泛应用。

非线性不等式约束条件的最优化问题求解方法非线性不等式约束条件的最优化问题相对复杂，求解方法也更加多样化。

常见的求解方法包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。

这些方法通常需要对目标函数进行求导或近似求导，以找到函数的极值点。

应用领域非线性不等式约束条件的最优化问题在实际应用中也非常常见。

例如，在机器学习和人工智能领域中，我们常常需要通过调整模型参数来最小化损失函数，以提高模型的准确性。

运筹学-约束最优化方法

若AT的各个行向量线性无关.根据Kuhn-Tucker条件, 在该线性规划的最优点y* 处存在乘子向量x*≥0,使得
即Ax*=b 对偶规划约束条件及(ATy*-c)T x*=0 线性规划互补松弛条件
29
5.1.3 一般约束问题的最优性条件
定理1.3.1 在上述问题中,若 (i)x*为局部最优解, 有效集I*={i|ci(x*)=0,i∈I}; (ii)f(x),ci(x)(1≤i≤m)在x*点可微; (iii)对于i∈E∪I*, 线性无关, 则存在向量l*=(l1*,· · · ,lm*)使得

解:本问题是求点(1,1)T到如图三角形区域的最短距离.显然唯一最优解为x*=(1/2,1/2)T.
19
例题(Fritz-John条件)
min f(x)=(x1-1)2+(x2-1)2 s.t. c1(x1,x2)=(1-x1-x2)3≥0 c2(x)=x1≥0 c3(x)=x2≥0 即

35
惩罚函数法
惩罚是手段，不是目的
KT条件中li*ci(x*)=0 称为互补松弛条件. 它表明li*与ci(x*)不能同时不为0.

28
线性规划情形
对于线性规划问题 min f(y)=-bTy s.t. -ATy≥-c 其中 y∈Rm,A∈Rm×n, b∈Rm,c∈Rn 问题有n个约束条件. 各个约束条件关于y 的梯度为-AT的行向量(-pi).

借助于Farkas引理,可推出存在li*≥0(i∈I*), 使得
类似与Fritz-John条件的证明,可以证明KuhnTucker条件. 有效约束函数的梯度线性无关称为KuhnTucker约束规范. 如果该约束规范不满足,最优点不一定是KT点.

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2 2 T c3 ( x ) x1 0 。令x( , ) ，求点x 的积极约束 2 2 指标集 A( x )。
x2
c3 ( x) 0
c2 ( x ) 0 c ( x ) 0 1
x
O
x1
一阶最优性条件
可行域上一个点是否为局部极小点取决于目标函数在该点以及附近其它可行点上的值。可行方向在推导最优性条件起十分重要的作用。下面给出各种可行方向的定义。
有效约束），
ci ( x) (i A( x)) 是在 x 点的非积极约束（或
非有效约束）。
假定已知问题在解处的积极约束
A( x ),
*
我们只需求解如下的等式约束优化问题
min
x R n
f ( x ), c i ( x ) 0, i A( x * )
s.t.
2 2 2 例设 c1 ( x ) 2 x1 x 2 x 2 0 , c2 ( x ) x1 x2 1 0,
X 在 x * 处的所有序列可行方向的集合记为
SFD( x , X ).
*
引理1 设 x* X , 如果所有的约束函数都在 x * 处可微，则有
FD( x* , X ) SFD( x* , X ) LFD( x* , X ). 证明 d FD( x * , X ), 0使得x * td X k 令 d d , / 2 ( k 1,2,...),则 (t [0, ]). k k
可行下降方向设：点 x X ，给定向量 d ，如果d 既是点x 处的可行方向，又是该的点下降方向，则称 d 为点x 处的可行下降方向。
定理 2 给定点x X , 记点 x 的积极约束指标集为 I ( x )。给定向量d ，如果d 满足 ci ( x )T d 0 T f ( x ) d0 i I ( x)
则向量d 是点 x 处的可行下降方向。
极值点的必要条件：
定理 3 设 x* X ， I ( x*)是其积极约束指标集f。 ( x ) 和 ci ( x ) ( i I ( x*) ) 在点 x * 处可微， ci ( x ) ( i I ( x*) ) 在点 x * 处连续。如果x * 是约束极值问题的局极部小点，则在点 x*处没有可行下降方向。
定义1 可行点，可行域 X
约束条件
定义2 全局（总体）极小点，全局严格极小点
定义3 局部极小点，局部严格极小点
假设 x * 是一个局部极小点，如果有
i0 [me 1, m] 使得 ci0 ( x ) 0， * 则我们可将第 i 0 个约束条件去掉，且 x 仍是去掉第 i 0 个约束条件所得到的问题的局部极小点。我们称第 i 0 个约束在 x *
定义1 设 x X , 0 d R ,
* n
如果存在 0
使得
x td X , t [0, ],
*
则称 d
是 X 在 x * 处的可行方向。
X 在 x * 处的所有可行方向的集合记为
FD( x , X ).
*
c1 ( x ) 0
x1 d 1 d2
x0 d2
d1
c2 ( x ) 0
定义2 设
x X, d R ,
* n
如果
d T c i ( x * ) 0, i E ; d c i ( x ) 0, i I ( x ),
T * *
则称
d
是 X 在 x * 处的线性化可行方向。
X 在 x * 处的所有线性化可行方向的集合记为
T 0 ci ( x * k d k ) k d k ci ( x * ) o( k d k ), i I ( x * ), 两端 k , k , 得到d LFD( x* , X ), 故...
现在考虑如下只有不等式约束情形：
min f ( x ) s.t . c( x ) 0 . 其中c( x ) (c1 ( x ), c2 ( x ), cl ( x ))T
LFD( x , X ).
*
定义3 设
x X, d R ,
* n
如果存在序列
d k (k 1,2,...) 和 k 0(k 1,2,...) 使得
x* k d k X , k ,
则称
且有 d k d 和 k 0，
d
是 X 在 x * 处的序列可行方向。
x k d k X (k )且d k d , k 0 , X ).故FD( x , X ) SFD( x , X ). d SFD( x * , X ), 不妨设d 0,由定义d k 和 k 0
*
( k 1,2,...)使得x k d k X (k )且d k d , k 0. * T * 0 ci ( x k d k ) k d k ci ( x ) o( k d k ), i E;
*
处是非积极的。
E {1,2,...,me }, I {me 1,...,m}, I ( x ) {i | ci ( x ) 0, i I }.
•定义4 对任何 x Rn , 称集合 ( x ) E I ( x ) 是在
x
点的积极集合（或有效集合），
ci ( x) (i A( x)) 是在 x 点的积极约束（或
第八章约束优化最优性条件
• 约束优化问题 • 一阶最优性条件
• 二阶最优性条件
约束优化问题
约束非线性优化问题：
m in f ( x) n
xR
s.t. ci ( x ) 0, i 1,...,me ; ci ( x ) 0, i me 1,...,m .
(p)
目标函数，约束函数，等式约束优化问题，线性约束优化问题，二次规划…