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求解优化问题：
对于等式约束条件，使用拉格朗日乘子法求；
对于不等式约束条件，使用KTT条件求解；
这两种方法求得结果只是必要条件，只有当目标函数是凸函数时，才是充分必要条件。
着重讲一下KTT条件
求解如下优化问题：
minxf(x)s.t.gi(x)≤0(j=1,...,n) m i n x f ( x ) s . t . g i ( x ) ≤ 0 ( j = 1 , . . . , n )
先转化为拉格朗日函数：
L(x,λ)=f(x)+λigi(x) L ( x , λ ) = f ( x ) + λ i g i ( x )
满足条件：
⎧⎩⎨gi(x)≤0λ≥0λigi(x)=0 { g i ( x ) ≤ 0 λ ≥ 0 λ i g i ( x ) = 0
上式称为KTT条件。
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