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本文深入探讨了在优化问题中遇到的不等式约束，通过引入松弛变量将不等式转化为等式，结合KKT条件进行求解。解释了为何在KKT条件下λ必须大于等于0，并通过实例详细阐述了极小值点落在可行域内外的不同情况，以及如何构建满足条件的方程进行转换。
然后我们再来看,前面我们,拉格朗日乘子法,把带有条件的,问题,优化成了等式问题,从而,
构建拉格朗日乘子公式,进行实现了求解,但是在现实生活中,往往也有,很多不等式问题.
比如上面的这个,就是要求是h(x)<=0的情况下,函数f(x)的最小值.
可以看到,这个带有一个不等式的条件,那么这种的如何求呢
我们可以回去看看拉格朗日乘子法的公式,可以看到是一个等式条件,这个时候可以,引入拉格朗日乘子,构建拉格朗日乘子法公式,来进行求解,但是不等式怎么做呢?
我们可以看到,这个时候,我们可以引入一个,松弛变量,可以看到这个松弛变量,我们让他是阿尔法,
然后添加一个阿尔法的平方,因为我们知道h(x)<=0 是小于=0的,所以我们就可以加一个大于等于0的数,那么这样就可
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