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| corresponding Lagrangian function: [[Datei:Lagrangemax.gif]] | | corresponding Lagrangian function: [[Datei:Lagrangemax.gif]] |
Version vom 26. Juni 2013, 13:44 Uhr
Introduction
The Karush-Kuhn-Tucker theorem (short: KKT-Theorem) is a way of nonlinear optimization. It´s named after Harold W. Kuhn, who mentioned it in his master thesis in 1939 and Albert W. Tucker published the conditions in 1951 for the first time.
The KKT-Theorem is a generalization of the Lagrangian condition and takes the inequality constraints in consideration. It´s a necessary (even sufficient under certain preconditions) condition which shall be satisfied by an extremizer of the Lagrangian function.
KKT-Conditions
KKT conditions for the minimization problem
corresponding Lagrangian function:
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j=1,...,n;i=1,...,m
KKT conditions for the maximization problem
corresponding Lagrangian function:
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j=1,...,n;i=1,...,m
In general a vector
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qualifies as saddle point for
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To make it more clearly an optical presentation:
->Bild<-
->
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is global minimum of
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for a fixed
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->
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is global maximum of
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for a fixed
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Example
The following example will make the structure of the theorem more clear.
This is an example for the minimization:
The problem which should be solved:
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First you have to build the Langrangian function
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then form the KKT conditions 1-6 of the minimization
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solution:
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Sources
-Domschke; Drexl – Einführung in Operations research(2005); 4.Auflage; Springer-Verlag
-APMonitorCom - YouTube http://www.youtube.com/watch?v=eaKPzb11qFw
-http://de.wikipedia.org/wiki/Konvexe_Optimierung#Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen