摘要： 1.添加目录 【1】https://www.cnblogs.com/clwydjgs/p/9415632.html 2.修改图片大小 <img src="图片地址" style="zoom:50%"> 阅读全文

摘要： 在约束优化问题中，常常用拉格朗日对偶性来将原始问题转为对偶问题，通过解对偶问题的解来得到原始问题的解。 1.为什么要利用对偶？ 首先要明确，对偶问题的解不一定直接等于原问题的解（弱对偶），但是对偶问题有两点性质： 无论原始问题是否是凸的，对偶问题都是凸优化问题 当Lagrange对偶问题的强对偶性成 阅读全文

摘要： 一、无约束优化 对于无约束的优化问题，直接令梯度等于0求解。 如果一个函数$f$是凸函数，那么可以直接通过$f(x)$的梯度等于0来求得全局极小值点。 二、有约束优化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三个函数都是线性函数，则该优化问题称为线性规划。若任意一个是非线性函数，则称为非线性规划。 若目标 阅读全文