14可行方向法
2019-01-04 09:43:08 0 举报AI智能生成
可行方向法
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wolfe既约梯度法
定义
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定理1
选择约束条件的可行方向的充要条件
选择约束条件的可行方向的充要条件
证明方法，利用可行方向的下一个点，同样满足约束条件。
做好通过二维的场景，去观察可行方向。
做好通过二维的场景，去观察可行方向。
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定理2
将原目标函数与约束方程，等价至 关于梯度与可行下降方向的目标函数与约束方程上去。
通过Farkas的证明，建立了考虑目标函数与约束方程，转换成与方向相关的方程。
明确：此时是kkt点的条件，既是已经找到局部最优解的时刻。而一般情况，min都小于0，
再去向下求解。
通过Farkas的证明，建立了考虑目标函数与约束方程，转换成与方向相关的方程。
明确：此时是kkt点的条件，既是已经找到局部最优解的时刻。而一般情况，min都小于0，
再去向下求解。
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