一般地,一个最优化数学模型能够表示成下列标准形式:
所谓 Karush-Kuhn-Tucker 最优化条件,就是指上式的最小点x*必须满足下面的条件:
KKT最优化条件是Karush[1939]以及Kuhn和Tucker[1951]先后独立发表出來的。这组最优化条件在Kuhn和Tucker发表之后才逐渐受到重视,因此许多书只记载成「Kuhn-Tucker 最优化条件 (Kuhn-Tucker conditions)」。
KKT条件第一项是说最优点必须满足所有等式及不等式限制条件,也就是说最优点必须是一个可行解,这一点自然是毋庸置疑的。第二项表明在最优点 x*, ∇f必須是 ∇hj和 ∇gk的线性組合,和都叫作拉格朗日乘子。所不同的是不等式限制条件有方向性,所以每一个都必须大于或等于零,而等式限制条件没有方向性,所以没有符号的限制,其符号要视等式限制条件的写法而定.
从KKT的几何意义出发这个定理还是很神奇的:
f'(x)代表了f在x点增加的方向,而要找f的最小值的那个点就要朝f减小的方向走,也就是f*v < 0的区域,成为下降域;同理,g'(x)代表了g在x增加的方向,而可行区域就是g*v < 0的区域,成为可行域;要取得最优解就要使某点的下降域与可行域交集为空,也就是f'是g_k'的线性组合了。而g_k必须是有效的,即g_k(x)=0,否则其拉氏乘数就要等于0使其其实不发挥作用。
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