拉格朗日对偶性
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了拉格朗日对偶性相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
原始问题:
假设$f(x),c_i(x),h_j(x)$是定义在$R^n$上的连续可微函数,考虑约束最优化问题:
$\undersetx\in R^nminf(x)$
$s.t. \ c_i\leq 0,i=1,2,3...k$
$h_j= 0,j=1,2,3...l$
引入拉格朗日函数:
$L(x,\alpha ,\beta)=f(x)+\sum_i=1^k \alpha_ic_i(x)+\sum_j=1^l\beta_jh_j(x)$
这里,$\alpha_i,\beta_j$是拉格朗日乘子,$\alpha \geq 0$。则原始问题:
$\theta_p(x)=\underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0maxL(x,\alpha,\beta)$
如果$c_i,h_j$不满足条件则:
$\left\\beginmatrixc_i(x)>0 \Rightarrow \alpha_ic_i \rightarrow + \infty \\ h_j(x)\neq 0 \Rightarrow \beta_jh_j \rightarrow + \infty \endmatrix\right.$
$\theta_p(x)=+\infty $
所以:
$\theta_p(x)= \left\\beginmatrixf(x),c_i\leq 0,h_j= 0 \\ +\infty ,other \endmatrix\right.$
$\undersetxmin\theta_p(x)=\undersetxmin\underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0maxL(x,\alpha,\beta)$
原始问题最优解是:
$p^*=\undersetxmin\theta_p(x)$
对偶问题:
定义:
$\theta_D(\alpha,\beta)=\undersetxminL(x,\alpha,\beta)$
再考虑极大化$\theta_D(\alpha,\beta)=\undersetxminL(x,\alpha,\beta)$:
$\underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0max \theta_D(\alpha,\beta)=\underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0max \undersetxminL(x,\alpha,\beta)$
这是广义拉格朗日函数的极大极小问题
所以最优解为:
$d^*=\underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0max\theta_D(\alpha,\beta)$
原始问题和对偶问题的关系:
若原始问题和对偶问题都有最优解,则:
$d^*=\underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0max \undersetxmin \ L(x,\alpha,\beta) \leq \undersetxmin \underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0max L(x,\alpha,\beta)=p^*$
证明:
$\theta_D(\alpha,\beta)=\undersetxminL(x,\alpha,\beta)\leq L(x,\alpha,\beta)\leq \underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0maxL(x,\alpha,\beta)=\theta _p(x)$
即:
$\theta_D(\alpha,\beta)\leq \theta _p(x)$
由于原始问题和对偶问题均有最优解,所以:
$\underset\alpha_i,\beta_j,\alpha_i\geq 0max\theta_D(\alpha,\beta)\leq \undersetxmin\ \theta _p(x)$
$x^*,\alpha^*,\beta^*$是最优解,如果它们符合KKT条件则$p^*=d^*$:
$\triangledown_xL(x^*,\alpha^*,\beta^*)=0$
$\triangledown_\alphaL(x^*,\alpha^*,\beta^*)=0$
$\triangledown_\betaL(x^*,\alpha^*,\beta^*)=0$
$a_i^*c_i(x^*)=0,i=1,2..k$
$c_i(x^*)\leq 0,i=1,2..k$
$a_i^*\geq 0,i=1,2..k$
$h_j(x^*)=0,j=1,2..l$
以上是关于拉格朗日对偶性的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章