第六章约束最优化方法 问题 mIn feh)s.t.g(x)≤0 分量形式略 h(x)=0 约束集S={xg(x)≤0,h(x)=0 61Kuhn- Tucker条件 等式约束性问题的最优性条件: 考虑 (fh) min f(x) t.h(x)=0 回顾高等数学中所学的条件极值: 问题求(xy极值 即 min f(x, y) 在p(x,y)=0的条件下。 St.φ(x,y)=0 引入 Lagrange乘子: Lagrange函数L(xy:)=f(xy)+(x,y第六章 约束最优化方法 问题 min f(x) s.t. g(x) ≤0 分量形式略 h(x)=0 约束集 S={x|g(x) ≤0 , h(x)=0} 6.1 Kuhn-Tucker 条件 一、等式约束性问题的最优性条件： 考虑 min f(x) s.t. h(x)=0 回顾高等数学中所学的条件极值： 问题 求z=f(x,y)极值 min f(x,y) 在ф(x,y)=0的条件下。 S.t. ф(x,y)=0 引入Lagrange乘子：λ Lagrange函数 L(x,y;λ)= f(x,y)+ λ ф(x,y) (fgh) (fh) 即