오늘은 수리경제학 14번째 시간입니다. 최적화에 대해서 소개하는 시간을 가져보려고 합니다.
제 개인적인 창작물이 아닌 대학 수업에서 기초한 복습이니, 절대 무단 복제는 안됩니다....! 공부할 때 참고용으로 봐주세요!!
또한 제 필기 사진을 보시고, 밑에 내용을 읽으신다면 더 잘 이해가 될 수 있는 구조입니다! 악필이지만,,, 필기 사진도 꼭 참고해주세요~!
지금까지 이걸 위해서 달려온 것이라고 해도 과언이 아닙니다.. 빨리 시작해보시죠,!
제약조건이 있는 최적화 최적화문제를 풀 때에는 대게 목적함수, 제어변수, 제약조건이 주어집니다. 그리고 이 제약조건 하에서 목적함수가 최대가 되도록하는 제어변수 (x,y)를 찾는 것이 우리의 최종 목표가 될 것입니다.
이러한 최적화문제를 푸는 두 가지의 방법이 있는데요. (기하학적 방법 , 라그랑제) 우선 기하학적 방법부터 살펴보시죠.
위에 그린 검정색 제약조건( g(x,y) ) 하에서 파란색 곡선 즉 목적함수가 최대가 되기 위해서는 현재 함수 ...
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binding
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제어변수
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제약조건
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목적함수
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등마루정리
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valuefunction
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shadowprice
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nonbinding
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lagrangian
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gradient
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envelop
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constraint
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최적화
