Метод дополненного Лагранжиана
Метод дополненного Лагранжиана, разработанный Магнусом Р. Хестенесом и М. Дж. Д. Пауэллом в 1969 году, является мощным методом решения задач условной оптимизации. Он преобразует задачу с ограничениями в последовательность безусловных подзадач, дополняя функцию Лагранжа квадратичным штрафным членом, что позволяет эффективно решать крупномасштабные задачи, включая выпуклые и невыпуклые случаи.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Augmented Lagrangian Method for Constrained Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Метод ветвления и отсечения БендерсаИсследование операций↔ compare
- Генерация столбцов (Данциг-Вольф)Исследование операций↔ compare
- Метод симплексИсследование операций↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →