KKT (Karush-Kuhn-Tucker) 条件是用于描述约束优化问题最优解的一组必要条件。KKT条件由以下四个条件组成：

1. 稳定性条件（Stationarity Condition）：
   ∇f(x*) + ∑ λ_i ∇g_i(x*) + ∑ μ_j ∇h_j(x*) = 0

   稳定性条件要求在最优解x处，目标函数f(x)与约束函数的梯度在相加后等于零。这表示最优解x满足了约束条件的梯度为零，即在最优解处，目标函数在可行域内的变化趋势与约束条件保持一致。

2. 原始可行性条件（Primal Feasibility Condition）：
   g_i(x*) ≤ 0，对于 i = 1, 2, …, m
   h_j(x*) = 0，对于 j = 1, 2, …, p

   原始可行性条件要求最优解x*满足所有的不等式约束和等式约束。这表示最优解在可行域内，即满足所有约束条件。

3. 对偶可行性条件（Dual Feasibility Condition）：
   λ_i ≥ 0，对于 i = 1, 2, …, m

   对偶可行性条件要求拉格朗日乘子λ_i非负。这表示最优解对应的拉格朗日乘子需要满足非负条件。

4. 互补松弛条件（Complementary Slackness Condition）：
   λ_i * g_i(x*) = 0，对于 i = 1, 2, …, m

   互补松弛条件要求最优解x*和相应的拉格朗日乘子λ_i的乘积为零。当不等式约束严格满足时，相应的拉格朗日乘子为零；当不等式约束在最优解处取得等号时，相应的拉格朗日乘子大于零。这表示最优解和拉格朗日乘子之间存在一种互补的关系。

综上所述，KKT条件包括稳定性条件、原始可行性条件、对偶可行性条件和互补松弛条件。这些条件一起描述了约束优化问题的最优解应满足的必要条件。当最优解满足这些条件时，它就是约束优化问题的一个潜在最优解。