3. 增广拉格朗日函数法(ALM)的引入: 4. 增广拉格朗日函数法的算法实现: 5. 应用示例与效果比较: 6. 收敛性分析[1]: 在增广拉格朗日函数法中,如何合理确定罚因子 的取值? 在讨论增广拉格朗日函数法(ALM)及其在等式约束优化问题中的应用之前,让我们先从一个实际的应用场景出发,一个非常具有代表性的应用领域是自动...
增广拉格朗日函数被定义为：L(z,α,μ)=E(z)+αT(Cz−b)+μ∣∣Cz−b∣∣22L(z,\alpha,\mu)=E(z)+\alpha^T(Cz-b)+\mu||Cz-b||_{2}^2 L(z,α,μ)=E(z)+α T (Cz−b)+μ∣∣Cz−b∣∣ 2 2 其中，α\alphaα为拉格朗日乘数。μ\muμ为步长参数，它的取值会...
增广拉格朗日函数(ALM)的优化过程(optimal process): ALM与不等式约束 ADMM算法(Alternating Direction Method of Multipliers) ADMM算法的变体(A Variant of ADMM) AMA算法 背景知识 要理解本章知识,需要有拉格朗日函数定义和对偶性的知识前提。 优化算法-1|拉格朗日函数和对偶性50 赞同 · 4 评论文章 优化算法-2|...
《增广Lagrange函数的理论与算法研究》是依托山东师范大学，由刘茜担任项目负责人的数学天元基金项目。项目摘要 Lagrange函数是最优化研究中的一个重要课题。Lagrange对偶问题的建立对最优化问题的求解以及最优性条件的揭示都有着重要作用。由于Lagrange对偶关系成立的主要条件是凸性与正则性，许多非凸优化问题不能利用Lagrange...
第十二章 增广目标函数法 唯楚有材 於斯为盛 最优化 主讲：刘陶文 学好最优化，走遍天下都不怕 课件制作：刘陶文 第十二章约束问题算法(I)——增广目标函数法 一、罚函数法二、Lagrange乘子法 考察一般约束问题:minf(x)s.t.gi(x)0,iI{1,2,,m1}hj(x)0,jE{m11,,...
增广拉格朗日函数法(Augmented Lagrangian Method)是一种用于解决约束优化问题的有效方法。它通过引入一个罚函数(penalty function)来将约束优化问题转化为无约束优化问题。在MATLAB中实现增广拉格朗日函数法需要遵循一系列步骤,包括定义目标函数、约束条件、增广拉格朗日函数,以及迭代求解过程。 以下是在MATLAB中实现增广拉格朗日...
定义不等式约束函数gfun function inq=gfun(x)inq=10*x(1)-x(1)^2+10*x(2)-x(2)^2-34;定义不等式约束梯度数dgf function inq=dgf(x)inq=[10-2*x(1);10-2*x(2)];定义增广拉格朗日函数mpsi function psi=mpsi(x,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma)f=feval(fun,x);he=feval(hf...
第十二章增广目标函数法. 下载积分: 3000 内容提示: 最优 化唯楚有材 於斯为盛最优主讲:刘陶文课件制作:刘陶文 学好最优化,走遍天下都不怕 文档格式:PPT | 页数:45 | 浏览次数:24 | 上传日期:2015-12-15 06:23:12 | 文档星级: 最优 化唯楚有材 於斯为盛最优主讲:刘陶文课件制作:刘陶文 学好最优化...
一种新的带F-B非线性互补函数的Lagrangian乘子方法 对于约束优化问题,本文提出了一种新的带F-B非线性互补(NCP)函数的增广Lagrange乘子方法.用来解满足等式约束和不等式约束的非线性规划问题.此方法通过求解一个新的增广... 郭胜利,尚有林,濮定国 - 中国不确定系统年会, 中国智能计算大会, 中国青年信息与管理学者...