https://blog.csdn.net/quicmous/article/details/52527507

  数学规划问题,或着说最优化问题,一般可写成下面的形式:

 
(1)
maxf(x)s.t.g(x)=c

 

先看看二维的问题

  为了简单起见,我们考虑二维情况,假设x=(x1,x2) ,则最优化问题变成如下形式:

 
(2)maxf(x1,x2)s.t.g(x1,x2)=c


【转载】极大值与等高线

 

  几何意义非常明显,要求在曲线 g(x1,x2)=c 上找一点,使得函数 f(x1,x2) 取得最大值。因为f(x1,x2) 是一个曲面,形象一点说,问题就是在山上寻找一条山路的最高点。

聊一聊等高线

  求解最优规划问题的关键在于曲面的等高线。我们停下脚步,看看等高线有趣的性质。对于曲面f(x1,x2) 来说,其等高线可以表示成下面的形式,

 
(3)f(x1,x2)=c


  两边进行微分,得到,

 
(4)∂f∂x1dx1+∂f∂x2dx2=0


  可以看出,dx1,dx2 之间是有关系的。实际上,微分dx=(dx1,dx2) 与曲线f(x1,x2)=c 切线方向一致。如果觉得不好理解的话,可以吧x1,x2 换成x,y ,问题就变成一元函数求导,我们知道dy/dx 表示曲线的切线斜率,当然(dx,dy) 就与曲线的切线方向相同。于是,我们得到曲面等高线的切线向量,

 
(5)dx=(dx1,dx2)


  我们知道,曲面f(x1,x2) 的梯度可表示为,

 
(6)∇f(x1,x2)=(∂f∂x1,∂f∂x2)


  于是(4)式可以表示为,

 
(7)∇f⋅dx=0


  可以看出,曲面上任意一点,其等高线的切线方向与其梯度方向相互垂直

 

约束条件本质上是曲面的等高线

  约束条件g(x1,x2)=c ,实际上就是曲面g(x1,x2) 的一条等高线。根据前面的结论,它的切线方向与梯度方向垂直。

目标函数的等高线

  二元函数的最优规划问题,和寻找山间小路上的最高点的思路是一样。到达山间小路最高点位置后,无论沿山间小路哪个方向走,都是下坡,都会走向较低的等高线,因此,在小路的最高点位置,小路必须与山坡的等高线相切。
  同样,我们沿着曲线 g(x1,x2)=c 到达最曲面f(x1,x2) 最高点,这条小路一定与曲面 f(x1,x2) 在此位置的等高线相切,也就是曲线 g(x1,x2)=c 与曲线 f(x1,x2)=c′ 在最大值位置相切。或者从梯度的角度来看,曲面f(x1,x2),g(x1,x2) 在最大值位置梯度方向是相同的。
  换句话讲,如果规划问题在(x1,x2) 处取得最大值,一定存在常数 λ 使得,

 
(8)∇f(x1,x2)=λ∇g(x1,x2)


  看到这里怎么有些懵圈呢?最优解和常数 c 怎么就没关系了呢?不是说好的 g(x1,x2)=c 吗?实际上, λ 是待定参数, c 的值可以用来确定 λ 的值。下面我们牛刀小试,看一个具体的例子。

 

一个具体例子

  例1 求下面规划,

 
(9)max10−(x1−1)2+(x2−2)2s.t.2x1+x2=1


  解:

 
f(x1,x2)=10−(x1−1)2+(x2−2)2g(x1,x2)=2x1+x2


  由于,

 
∇f(x1,x2)=λ∇g(x1,x2)


  于是,

 
(−2x1+2,−2x2+4)=λ(2,1)


  即,

 
{−2x1+2=2λ−2x2+4=λ


  所以,

 
(10)x1=−λ+1,x2=−12λ+2


  代入(9),

 
2x1+x2=1


  即,

 
λ=65


  代入(10),得,

 
x1=−15,x2=75


  此时,

 
f(x1,x2)=10−(x1−1)2+(x2−2)2=10−(−15−1)2+(75−2)2=.

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