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hyb221512 2020-09-13 15:20 原文

亦称“K-T条件”,库恩塔克条件(Kuhn-Tucker conditions)是非线性规划领域里最重要的理论成果之一,是确定某点为极值点的必要条件。如果所讨论的规划是凸规划,那么库恩-塔克条件也是充分条件

库恩-塔克尔条件(Kuhn-Tucker condition)是判定约束非线性规划问题的某可行点为极小点的必要条件。对于凸规划来说,则是判别极小点的充分必要条件。对于约束非线性规划问题(NP)(参见“非线性规划”),设其中
在R的某一开集上一阶连续可微,
是问题的极小点,且是约束条件的正则点,则存在向量
及μ=(μ1,μ2,…,μq),使得
此即为所考虑约束非线性规划问题(NP)的库恩-塔克尔条件,也称一阶必要条件,
称为库恩-塔克尔乘子。由上述库恩-塔克尔条件可知,只有当
点为起作用约束时,可以有
否则,
。1951年,库恩(H.W.Kuhn)和塔克尔(A.W.Tucker)证明了这一条件,为非线性规划奠定了重要理论基础 [1]  。
   

相关介绍

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考虑如下最优化问题:
点集
叫做可行集。如果在某一特定的
,有
,则称第
个约束是起作用的约束; 否则就称第
个约束不起作用,或是一松弛的约束。
为在
处起作用的约束的梯度集:
={
对于所有的
满足
}。
如果向量集
是线性无关的,那么称约束包成立 [2]  

库恩一塔克定理

如果
是(1)的解且约束包在
成立。那么存在一组库恩一塔克乘子
使得
。进一步地,有互补松弛条件:
对于所有的
比较库恩-塔克定理与拉格朗日定理,可以发现主要区别在于库恩-塔克乘子的符号是非负的,而拉格朗日乘子可以是任意一个数,这一增加的信息优势可以是很有用的。当然,库恩-塔克定理仅是极大值条件的一个必要条件,然而,在一个重要的情形里,它是必要且充分的。

库恩一塔克充分条件

假设
是一凹函数,
是一凸函数,
,令
为一可行点,并假设我们能够找到非负数值
,使得
。那么
是极大化问题(1)的解 [2]  

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