引言
在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。通常，对于等式约束问题，采用拉格朗日乘子法。对于不等式约束问题，如果能够将其转化为等式约束，问题就会被进一步简化。因此，求解不等式约束问题可使用KKT条件。本文先介绍拉格朗日乘子法的原理和过程，并举例子详细说明。
1 等式约束条件
2 定义拉格朗日函数和乘子
3 拉格朗日函数驻点
4 拉格朗日驻点与最优解
5 拉格朗日乘子法的过程
6 拉格朗日乘子的解释
7 拉格朗日法的局限性
以上便是本期的全部内容啦！下期继续为大家讲解用KKT条件求解不等式约束的非线性规划问题。想花碎片时间学习更多靠谱实用的运筹学知识，请关注我们！
参考资料：
[1] 陈宝林《最优化理论与方法》.
[2] Ronald L.Rardin 《Optimization in Operations Research》.
编辑：庄桢
往期精彩回顾适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习及深度学习笔记等资料打印机器学习在线手册深度学习笔记专辑《统计学习方法》的代码复现专辑AI基础下载机器学习的数学基础专辑黄海广老师《机器学习课程》课件合集本站qq群851320808，加入微信群请扫码：
