ADMM+__init__(A, b, mu)+optimize(num_iter)-update_x()-update_z()-update_u() 结论 ADMM是一种强大的优化算法,适用于多种复杂问题的求解。通过简单的步骤和良好的并行性,它能显著提高计算效率。本文给出的示例提供了一个基础框架,感兴趣的读者可以在此基础上扩展,实现更复杂的功能和应用。希望能促使...
ADMM算法是一种基于交替方向乘子法的优化算法。它通过将原问题转化为等价的子问题,并利用分布式计算的特点进行求解。ADMM算法的基本原理可以用以下的优化问题表示: minx,zf(x)+g(z)subject toAx+Bz=cx,zminf(x)+g(z)subject toAx+Bz=c 其中,f(x)f(x)和g(z)g(z)是可微的凸函数,AA和BB是矩...
ADMMstringxstringzstringuABAB 接着,用mermaid绘制一个简单的饼状图,展示每一步的比重。 20%50%20%10%ADMM算法步骤比重初始化参数进行ADMM的迭代收敛条件检查返回结果 结论 通过本文的指导,您应该对量化ADMM算法的实现流程有了全面的了解。从确定问题的模型到参数的初始化,再到多轮迭代和收敛条件的判断,最终返回结...
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算法的全称为Alternating Direction Method of Multipliers, 中文直译为:交替方向乘子法。 本文的参考文献为 Boyd 的经典著作:Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers, 事实上从名字就可以看出, 正如Boyd在摘要中所提到的, ADMM算法的优势是可以将问题进行分布...
归并排序算法的分治思想示意图 可以看到:归并排序中的一个核心步骤是对两个有序数组的合并过程,对此使用的合并算法过程如下图所示: 合并两个有序数组 3. 分治算法的 Python 代码实现 有了上面的算法过程,我们就可以写出合并两个有序列表的代码,如下:
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这也就意味着ADMM算法解决的是一个等式约束的问题,且该问题两个函数f(x)和g(x)是成线性加法的关系。这意味着两者实际上是整体优化的两个part,两者的资源占用符合一定等式,对整体优化贡献不同,但是是简单加在一起的。 事实上分布式中的一致性优化问题(consensus),分享问题(sharing problem)等等都很好写成这样的形...