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拉格朗日对偶与凸优化

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简介：
《拉格朗日对偶与凸优化》一书深入探讨了最优化理论中的核心概念，特别聚焦于拉格朗日对偶性及其在解决凸优化问题中的应用。适合研究和学习运筹学、机器学习等领域的读者参考。 本段落主要介绍拉格朗日对偶及凸优化中的拉格朗日对偶函数。内容涵盖拉格朗日对偶问题、强对偶性以及Slater’s条件，并探讨了KKT最优化条件与敏感度分析的相关知识。

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  • 拉格朗日对偶与凸优化
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    《拉格朗日对偶与凸优化》一书深入探讨了最优化理论中的核心概念，特别聚焦于拉格朗日对偶性及其在解决凸优化问题中的应用。适合研究和学习运筹学、机器学习等领域的读者参考。 本段落主要介绍拉格朗日对偶及凸优化中的拉格朗日对偶函数。内容涵盖拉格朗日对偶问题、强对偶性以及Slater’s条件，并探讨了KKT最优化条件与敏感度分析的相关知识。
     
  • 拉格朗日对偶问题详析
    优质
    本篇文章详细探讨了拉格朗日对偶问题的基本理论和应用，通过实例分析帮助读者深入理解其核心概念与解题技巧。适合数学及工程专业的学生参考学习。 拉格朗日乘子法是解决优化问题的常用方法，但为什么它又与对偶问题相关联呢？这篇讲义给出了详细的解释。
     
  • subgradient_optimization.rar_subgradient_对偶次梯度_拉格朗日松弛
    优质
    本资源包提供关于次梯度优化方法在解决带约束最优化问题中的应用，特别是针对拉格朗日松弛技术的相关理论和实践探讨。包含源代码及示例数据。 在最优化问题中，运用拉格朗日松弛方法来解决对偶问题时，可以采用次梯度方法求解拉格朗日乘子。
     
  • 带约束变无约束：利用拉格朗日乘子和拉格朗日函数的凸优化（4）
    优质
    本文探讨了如何通过引入拉格朗日乘子将具有约束条件的问题转化为无约束问题，并详细分析了利用拉格朗日函数进行凸优化的方法，旨在简化复杂系统的优化求解过程。 凸优化：有约束转为无约束——Lagrange 乘子理论 本篇主要目的： 解决含有等式、不等式约束的优化问题。 主要方法： 将目标函数进行转换，从而把原问题转化为一个没有限制条件的最优化问题。 证明部分详见相关书籍《凸优化》或《非线性规划》，此处不再重复说明。 对于包含等式约束的情况下的最优解，我们考虑以下最优化问题： \begin{aligned} \min & \quad f(x) \\ \text{subject to} & \quad h(x) = [h_1(x), ..., h_m(x)]^T = 0 \end{aligned} 其中 $f(x)$ 是目标函数，$h(x)$ 包含了所有的等式约束条件。
     
  • 拉格朗日乘子法在SVM对偶问题中的推导
    优质
    本文章详细介绍了如何利用拉格朗日乘子法解决支持向量机（SVM）的对偶优化问题，深入浅出地讲解了从原始形式到对偶形式的转换过程。 这段文字描述了手工推导支持向量机(SVM)的过程，并详细介绍了拉格朗日乘子的对偶问题的推导过程。
     
  • 1080-极智开发-解析拉格朗日对偶性及示例代码
    优质
    本教程深入浅出地讲解了拉格朗日对偶性的理论基础，并通过实例代码演示其应用，适合希望掌握优化算法的开发者学习。 解读拉格朗日对偶性及示例代码 本段落将探讨拉格朗日对偶性的概念及其应用，并通过具体的示例代码进行详细解释。通过对这一主题的深入分析，希望能够帮助读者更好地理解优化问题中的重要理论和技术细节。
     
  • CVX内点法_CVX.rar_凸优化_MATLAB实现_凸优化对偶问题
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB实现基于内点法求解凸优化问题及其对偶问题的方法，适用于学习和研究CVX工具箱。 基于MATLAB的凸优化仿真主要采用原始对偶内点法进行求解。
     
  • 拉格朗日松弛法
    优质
    拉格朗日松弛法是一种优化问题求解技术，通过引入拉格朗日乘子放松原问题中的某些约束条件，简化复杂模型的求解过程。适用于解决组合优化、网络流等问题。 实现拉格朗日松弛算法可以在较短的时间内完成迭代过程，并且可以使用Matlab软件进行编程实现。
     
  • 拉格朗日算法、增广拉格朗日算法与多目标粒子群算法
    优质
    本文探讨了拉格朗日算法和增广拉格朗日算法的基础理论及其在优化问题中的应用，并结合多目标粒子群算法进行对比分析，旨在揭示各种算法的优缺点及适用场景。 文件夹内包含三种算法的Matlab代码文件，包括多目标粒子群算法、拉格朗日算法和增广拉格朗日算法。