【优化】拉格朗日(Lagrange)乘子法超简说明

本文主要是介绍【优化】拉格朗日(Lagrange)乘子法超简说明，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文不做数学推导，从物理意义上讲解拉格朗日乘子法。

原问题

我们要解决带有等式约束的最优化问题。为方便书写，以二维函数为例：
$$maxf(x,y),s.t.g(x,y)=0$$

用下图表示这个问题。$f(x)$参数在二维平面内，其本身是一个曲面，用等高线（蓝色）表示。$g(x)=0$是二维平面内的一条曲线（红色）。

我们要找$g(x,y)=0$上的一个点，其位于$f(x,y)$最大的等高线上。

问题转换

Step 1

求解上述问题等价于：

找到$g(x,y)$

这篇关于【优化】拉格朗日(Lagrange)乘子法超简说明的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---