Metoda augmentiranog lagranžijana
Metoda augmentiranog lagranžijana, koju su razvili Magnus R. Hestenes i M. J. D. Powell 1969. godine, moćna je tehnika za rješavanje problema s ograničenjima u optimizaciji. Ona pretvara problem s ograničenjima u niz problema bez ograničenja tako što augmentira lagranžijan s kvadratnim kaznenim članom, omogućujući učinkovito rješavanje problema velikih razmjera, uključujući konveksne i nekonveksne slučajeve.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Karta metoda
Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Augmented Lagrangian Method for Constrained Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/operations-research/augmented-lagrangian-method
Koja metoda?
Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.
- Bendersova dekompozicijaOperacijska istraživanja↔ usporedi
- Generiranje stupaca (Dantzig-Wolfe)Operacijska istraživanja↔ usporedi
- Simplex metodaOperacijska istraživanja↔ usporedi
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →