KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker conditions）是描述非线性规划问题的最优解条件。这些条件是解决带约束非线性规划问题的基础，它们提供了一种通用的公式化解决方案。满足KKT条件的点被称为K-T点，且该点也是非线性规划问题的最优解。
KKT条件可以分为以下几种情况：
1. 等式约束：要求拉格朗日函数对变量的偏导数等于零。
2. 不等式约束：要求拉格朗日函数对变量的偏导数小于或等于零。
3. 混合约束：结合了等式和不等式约束的情况。
这些条件在优化理论中非常重要，因为它们允许研究者通过分析拉格朗日函数的性质来找到最优解。