Metoda augmentovaného Lagrangiánu
Metoda augmentovaného Lagrangiánu, vyvinutá Magnusem R. Hestenesem a M. J. D. Powellem v roce 1969, je mocnou technikou pro řešení problémů s omezeními v optimalizaci. Převede problém s omezeními na posloupnost problémů bez omezení tím, že k Lagrangiánu přidá kvadratický penalizační člen, což umožňuje efektivní řešení rozsáhlých problémů včetně konvexních i nekonvexních případů.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Hestenes, M. R. (1969). Multiplier and gradient methods. Journal of Optimization Theory and Applications, 4(5), 303-320. DOI: 10.1007/BF00927673 ↗
- Powell, M. J. D. (1969). A method for nonlinear constraints in minimization problems. In Optimization (pp. 283-298). Academic Press. link ↗
- Boyd, S., Parikh, N., Chu, E., Peleato, B., & Eckstein, J. (2011). Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers. Foundations and Trends in Machine Learning, 3(1), 1-122. DOI: 10.1561/2200000016 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Augmented Lagrangian Method for Constrained Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/operations-research/augmented-lagrangian-method
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bendersova dekompoziceOperační výzkum↔ compare
- Generování sloupců (Dantzig-Wolfe)Operační výzkum↔ compare
- Simplexová metodaOperační výzkum↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →