题目：
1. 利用拉格朗日乘子法
#导入sympy包，用于求导，方程组求解等等
from sympy import *
#设置变量
x1 = symbols("x1")
x2 = symbols("x2")
alpha = symbols("alpha")
beta = symbols("beta")
#构造拉格朗日等式
L = 10 - x1*x1 - x2*x2 + alpha * (x1*x1 - x2) + beta * (x1 + x2)
#求导，构造KKT条件
difyL_x1 = diff(L, x1) #对变量x1求导
difyL_x2 = diff(L, x2) #对变
2021-09-06 13:38:23
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2021-08-28 09:14:49
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2021-08-11 10:06:32
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最优化算法python实现篇（1）——进退法算法简介算法适用问题python实现示例运行结果
算法简介
进退法的用途是为一维极值优化问题寻找到一个包含极值的单峰区间，即从一点出发，试图搜索到使函数呈现“高-低-高”的三点，从而得到一个近似的单峰区间。
算法适用问题
凸优化问题，即目标函数为凸函数，若不是凸函数，则搜索到的单峰区间依赖初始值的选择，一般只能找到包含极值的单峰区间，而找不到包含最值的区间，即只能搜索到局部最优，而非全局最优。
python实现
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
class advance_retreat_met
2021-08-06 15:53:05
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