非线性规划的拉格朗日乘子法的手工数学推导考虑有约束情况的python代码

实验目录一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍二、手工数学推导三、拉格朗日乘子法的有约束情况四、手工数学推导,考虑有约束情况的比较五、参考文献 一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子λ代表当约束条件变动时,目标函数极值的变化。是一种经典的求解条件极值的解析方法,求函数f(x1,x2,...)在约束条件g(x1,x2,...)=0下的极值的方法。这种引进待定乘子,将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优问题的做法,称为拉格朗日乘子法,又叫升维法。 等式约束条件 设目标函数为f(x),约束条件为hk(x),形如 s.t. 表示subject to ,“受限于”的意思,l表