Hallo,
ich lerne gerade etwas zu Optimierungsproblemen. Meine Aufgaben beziehen sich dabei immer auf Kuhn-Tucker-Bedingungen. Wenn ich im Internet suche, finde ich meist etwas zu Karush-Kuhn-Tucker Bedingungen, sehe aber, dass diese einen kleinen Unterschied zu den Kuhn-Tucker Bedingungen aufweisen.
Was sich mir allerdings nicht erschließt, sind wie die Kuhn-Tucker Bedingungen nun konkret aussehen und wo der Unterschied zu den KKT-Bedingungen liegt.
Wenn ich also eine Aufgabe wie folgende habe:
Dann sind meine Bedingungen, dass
- die partiellen Ableitungen der Lagrange-Funktion gleich 0 sind
- Lambda1* (x-1) = 0 & Lambda2*(y-2) = 0 ((also Lambda 1 * erste Nebenbedingung, bzw. Lambda 2* 2. Nebenbedingung)
- Alle Lambda >= 0 sein müssen
Es wäre nett, wenn mir jemand die konkreten Bedingungen, die ich überprüfen muss an diesem einfachen Beispiel in nicht ganz allgemeiner, mathematischer Schreibweise erläutern kann. Einen Rechenweg brauche ich nicht, ich kam auf das Ergebnis x= 1 und y= 2, bin mir aber nicht sicher, ob ich das nachhaltig gelöst habe und bei anderen Aufgaben genauso Erfolg hätte. Ich verstehe die Bedingungen einfach nicht richtig.
Vielen Dank