KKT条件

求解包含约束的最优化问题：拉格朗日乘子法和KKT条件

文章目录无约束等式约束不等式约束KKT条件无约束之前梯度类算法中介绍的最速下降法、牛顿法和拟牛顿法，可以直接使用的条件之一为：决策变量都是无约束的。用数学语言描述的话，可以表达为：决策变量为 x ( x 1 , x 2 , ⋅ ⋅…

【机器学习】支持向量机（上）

支持向量机（上） 目录一、导言二、何为支持向量机三、点到平面的距离计算四、构建目标函数（支持向量机的基本型推导）五、利用 KKT 条件对目标函数进行转换1、拉格朗日乘数法的引入2、KKT 条件的引入3、松弛互补条件的引入4、总结 …

鲁棒优化入门(7)—Matlab+Yalmip两阶段鲁棒优化通用编程指南(下)

0.引言上一篇博客介绍了使用Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化的方法。这篇文章将和大家一起继续研究如何使用Yalmip工具箱求解两阶段鲁棒优化(默认看到这篇博客时已经有一定的基础了，如果没有可以看看我专栏里的其他文章)。关于两阶段鲁棒优化与列与约束生成算法的原…

关于机器学习SVM中KKT条件的深入理解推导

关于机器学习SVM中KKT条件的深入理解推导目前为止的已知KKT条件违反KKT条件的情况参考文献本文面向在寻找KKT条件相关推到文章的读者，且默认前面关于svm的松弛下的模型和smo算法推到都已经了解。如果没有或者需要温习，请参看支持向量机SVM与SMO算法的的详…

鲁棒优化入门(5)—Matlab+Yalmip求解鲁棒优化编程实战

之前的博客：鲁棒优化入门（二）——基于matlabyalmip求解鲁棒优化问题去年发布了使用Yalmip工具箱求解鲁棒优化问题的博客之后，陆陆续续有朋友问我相关的问题，有人形容从学习这篇博客到求解论文中的鲁棒优化问题&#x…

机器学习-白板推导-系列（六）笔记：SVM

文章目录0 笔记说明1 硬间隔SVM1.1 模型定义1.2 对偶问题1.3 KKT条件1.4 最终模型2 软间隔SVM3 约束优化问题3.1 弱对偶性证明3.2 对偶关系之几何解释3.3 对偶关系之slater条件3.4 对偶关系之KKT条件3.4.1 可行条件3.4.2 互补松弛条件3.4.3 梯度为04 Kernel SVM0 笔记说明来源…

(文章复现)考虑分布式电源不确定性的配电网鲁棒动态重构

参考文献： [1]徐俊俊,吴在军,周力,等.考虑分布式电源不确定性的配电网鲁棒动态重构[J].中国电机工程学报,2018,38(16):4715-47254976. 1.摘要间歇性分布式电源并网使得配电网网络重构过程需要考虑更多的不确定因素。在利用仿射数对分布式电源出力的不确定性进行合…

鲁棒优化入门(6)—Matlab+Yalmip两阶段鲁棒优化通用编程指南(上)

0.引言上一篇博客介绍了使用Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化的方法。这篇文章将和大家一起继续研究如何使用Yalmip工具箱求解两阶段鲁棒优化(默认看到这篇博客时已经有一定的基础了，如果没有可以看看我专栏里的其他文章)。关于两阶段鲁棒优化与列与约束生成算法的原…

人工智能_机器学习061_KKT条件公式理解_原理深度解析_松弛变量_不等式约束---人工智能工作笔记0101

然后我们再来看,前面我们,拉格朗日乘子法,把带有条件的,问题,优化成了等式问题,从而, 构建拉格朗日乘子公式,进行实现了求解,但是在现实生活中,往往也有,很多不等式问题. 比如上面的这个,就是要求是h(x)<=0的情况下,函数f(x)的最小值. 可以看到,这个带有一个不等式的条件,…