为什么对于有约束优化问题求解一般都要使用对偶形式？ 在许多机器学习模型中，如最大熵模型、SVM模型，在使用拉格朗日乘数法求解有约束优化问题时，都会选择使…
pso的约束优化 约束优化问题的目标是在满足一组线性或非线性约束的条件下，找到使得适应值函数最优的解。对于约束优化问题，需要对原始PSO算法进行改进来处理约束。一种简单的方法是，所有的微粒初始化时都从可行解开始，在更新过程中，仅需记住在可行空间中的位置，抛弃那些不可行解即可。该方法的缺点是对于某些问题，初始的可行解集很难找到。或者，当微粒位置超出可行范围时，可将微粒位置重置为之前找到的最好位置，这种简单的修正就能成功找到一系列Benchmark问题的最优解。Paquet让微粒在运动过程中保持线性约束，从而得到一种可以解决线性约束优化问题的PSO算法。Pulido引入扰动算子和约束处理机制来处理约束优化问题。Park提出一种改进的PSO算法来处理等式约束和不等式约束。另一种简单的方法是使用惩罚函数将约束优化问题转变为无约束优化问题，之后再使用PSO算法来进行求解。Shi将约束优化问题转化为最小—最大问题，并使用两个共同进化的微粒群来对其求解。谭瑛提出一种双微粒群的PSO算法，通过在微粒群间引入目标信息与约束信息项来解决在满足约束条件下求解目标函数的最优化问题。Zavala在PSO算法中引入两个扰动算子，用来解决单目标约束优化问题。第三种方法是采用修复策略，。
拉格朗日乘子法求优化问题 1.约束条件是不等式怎么构造函数 不等式实际是高维的等式.实际上，很明显二维欧氏平面和去除一个点的三维球面是一样的，二维欧氏平面上的圆形区域实际上也都和三维球面上的圆形区域对应。
采用直接法求解约束优化问题时，新的迭代点需要同时满足什么条件 一、局部最优解与全局最优解 对于具有不等式约束的优化问题，若目标函数是凸集上的.二、起作用约束与不起作用约束 对于一般约束优化问题，其约束分为两类：等式约束和.三、约束优化问题极小点的条件 约束优化问题极小点的条件，是指在满足约束条件下，.四、库恩-塔克条件 在优化实用计算中，为判断可行迭代点是否是约束最优点，或者对输.
能否将不等式约束转化为等式约束来求解非线性规划问题？ 我有一个优化问题，其中有一个不等式约束g(x)这个g(x)的结构是不知道的，也不一定光滑或者连续，…
请教，不等式约束条件的最优化问题 首先，目标函数(w12+w22)/2≥(w1+w2)2/4，（由于左-右=(w1-w2)2/4≥0)其次考虑条件1、3，令 w=w1+w2，则1、3变成 b≥1-3w，b≤-w-1，二者结合有 1-3w≤-w-1，解得 w≥1，所以目标函数≥(w1+w2)2/4=w2/4≥1/4等号当且仅当 w1=w2，且 w=1时成立，此时 w1=w2=1/2代入1、3不等式，3+b≥1，-1-b≥1有-2≤b≤-2，所以此时 b=-2且 w1=w2=1/2，b=-2代入约束条件2也满足，所以确实可以取到。
为什么好多优化问题都是二次规划问题，能否深层次的解释一下？
怎样求解既有等式约束条件又有不等式约束条件的极值？比如：目标函数：z=f(x，y)，约束条件：g(x，y)=0；w(x，y)这样的问题怎样解决，如果有例子就更好了，谢谢啦，如果好的话。
