⋮
h
m
(
x
)
=
0
假设这个问题的解是
\left. \begin{aligned} &f(x)=f(x(t))\\ &f(x^{*})=f(x(0))\\ &\nabla f(x^{*})=\nabla f(x^{*}) \cdot \nabla x(0) = 0 \end{aligned} \right.
f
(
x
)
=
f
(
x
(
t
)
)
f
(
x
∗
)
=
f
(
x
(
0
)
)
∇
f
(
x
∗
)
=
∇
f
(
x
∗
)
⋅
∇
x
(
0
)
=
0
最后一个等式之所以是0, 是因为对于一元可导函数
M=\{y|\sum_{i=1}^{m}y_i\nabla h_{i}(x^{*})=0^{(m)}\}, y\in R^{m}, \nabla h_{i}(x^{*}) \in R^m, 0^{(m)}\in R^m
M
=
{
y
∣
i
=
1
∑
m
y
i
∇
h
i
(
x
∗
)
=
0
(
m
)
}
,
y
∈
R
m
,
∇
h
i
(
x
∗
)
∈
R
m
,
0
(
m
)
∈
R
m
接下来, 我们需要证明
\dot{\mathbf{x}}(0)=\mathbf{y}+\nabla \mathbf{h}\left(\mathbf{x}^{*}\right)^{T} \dot{\mathbf{x}}(0)=\mathbf{y}
x
˙
(
0
)
=
y
+
∇
h
(
x
∗
)
T
x
˙
(
0
)
=
y
最后得证,
UTF8gbsn多约束的拉格朗日乘子问题.f(x)h1(x)=0⋮hm(x)=0\left. \begin{aligned} \quad & f(x)\\ \quad& h_1(x)=0\\ & \quad \quad \vdots\\ & h_m(x)=0 \end{aligned} \right.f(x)h1(x)=0⋮hm(x)=0假设这个问题的解是x∗x^{*}x∗.
目录1.
拉
格朗
日
乘
子
法2.python –
拉
格朗
日
乘
子
法3.python sympy包 –
拉
格朗
日
乘
子
法
1.
拉
格朗
日
乘
子
法
题目如下:
等式
约束下的
拉
格朗
日
乘
子
法求解过程
2.python –
拉
格朗
日
乘
子
法
题目如上:
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np
#目标函数:
def func(args):
fun = lambda x: 60 - 10*x[0] - 4*x[1] + x[0]**2 + x[1]**2 - x[0]*x[1]
#fun = lambda x: 10 - x[0]**2 -
拉
格朗
日
乘数法——从单约束条件到多约束条件的空间直观解释
拉
格朗
日
乘数法的用处
拉
格朗
日
乘数法用于约束条件并不容易用于消元的情况。这时候,就需要用
拉
格朗
日
乘数法进行约束条件和目标函数的统一,便于计算极值和最值。
1.单约束条件
拉
格朗
日
乘数法
拉
格朗
日
乘数法的基本思想
拉
格朗
日
乘数法(Lagrange Multiplier Method)是一种优化算法,
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...
前面我们介绍了lagrange multiplier. 在单constraint的时候该怎么办.
f(x),x∈Rng(x)=0,x∈Rn\left.
\begin{aligned}
&f(x), x\in R^n\\
&g(x)=0, x\in R^n
\end{aligned}
\right.f(x),x∈Rng(x)=0,x∈Rn
L(x,λ)=f(x)−λg(x),(x,λ)∈Rn+1L(x,\la
现在我们来介绍下
拉
格朗
日
乘数法.首先提出
问题
. 假如我们有一个目标函数
f(x)f(\mathbf{x})f(x) 约束条件为 g(x)=0g(\mathbf{x})=0g(x)=0
拉
格朗
日
乘数法的流程是写出目标函数
L(x,λ)=f(x)−λg(x)L(\mathbf{x}, \lambda)=f(\mathbf{x})-\lambda g(\mathbf{x})L(x,λ)=f(x)−λg(x)
并求出稳定点
{∇f(x)=λ∇g(x)g(x)=0\left\{
拉
格朗
日
乘
子
法是一种常用的解决带有约束条件的单目标优化
问题
的方法。但是,对于多目标优化
问题
,
拉
格朗
日
乘
子
法并不能直接使用。
在多目标优化
问题
中,我们需要优化多个目标函数,这些目标函数通常是相互矛盾的。因此,我们需要找到一个平衡点,使得所有目标函数都能够得到比较好的优化结果。
为了解决这个
问题
,可以使用多目标规划中的 Pareto 最优解。Pareto 最优解是指在所有可能的解中,不存在一种解能够同时优化所有目标函数,但是存在一种解能够使得任何一个目标函数变得更好而不影响其他目标函数。
在使用 Pareto 最优解进行多目标优化时,我们需要定义一个新的目标函数,称为 Pareto 目标函数。该函数可以通过将原始目标函数加权求和得到,其中每个目标函数的权重由用户自行设定。然后,我们可以使用
拉
格朗
日
乘
子
法来求解 Pareto 目标函数的最小值。
需要注意的是,在使用 Pareto 最优解进行多目标优化时,我们需要将原始目标函数进行归一化,以便它们可以在同一尺度下进行比较。同时,我们也需要对 Pareto 解进行后处理,以便得到最终的优化结果。