罗森梯度法这一步是如何检验可行性的?
How is the feasibility checked in this step of Rosen's gradient method?
我知道可以通过检查新 objective 函数的值与前一个函数的值并采用梯度 ans 方向来检查可行性。但是我不明白这里用什么来求α1 = 1/4的值。我对这个话题还很陌生,因此似乎无法理解大部分话题。
注意第一个约束:它要求 x1 - 2 x2 <= 0
.
现在,在 Max
中,我们正在查看 alpha
的所有可能大于零的值,我们想要最大的 alpha
值,使得
1 + 4 alpha
1
“可行”,即满足所有约束条件。特别是,为了满足第一个约束,我们必须有
x1 <= 2 x2
这是
1 + 4 alpha <= 2
4 alpha <= 1
alpha <= 1/4
那么很明显满足第一个约束的Max
alpha
就是1/4。我们可以用这个 alpha
检查其他约束是否也得到满足;我们完成了。
我知道可以通过检查新 objective 函数的值与前一个函数的值并采用梯度 ans 方向来检查可行性。但是我不明白这里用什么来求α1 = 1/4的值。我对这个话题还很陌生,因此似乎无法理解大部分话题。
注意第一个约束:它要求 x1 - 2 x2 <= 0
.
现在,在 Max
中,我们正在查看 alpha
的所有可能大于零的值,我们想要最大的 alpha
值,使得
1 + 4 alpha
1
“可行”,即满足所有约束条件。特别是,为了满足第一个约束,我们必须有
x1 <= 2 x2
这是
1 + 4 alpha <= 2
4 alpha <= 1
alpha <= 1/4
那么很明显满足第一个约束的Max
alpha
就是1/4。我们可以用这个 alpha
检查其他约束是否也得到满足;我们完成了。