Metoda augmentiranog Lagranžijana
Metoda augmentiranog Lagranžijana, koju su razvili Magnus R. Hestenes i M. J. D. Powell 1969. godine, moćna je tehnika za rešavanje problema optimizacije sa ograničenjima. Ona transformiše problem sa ograničenjima u niz problema bez ograničenja tako što augmentira Lagranžijan kvadratnim kaznenim članom, omogućavajući efikasno rešavanje velikih problema, uključujući konveksne i nekonveksne slučajeve.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Mapa metoda
Okruženje srodnih metoda — izaberite čvor da biste istraživali.
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/sr/operations-research/augmented-lagrangian-method
Koja metoda?
Postavite ovu metodu pored njoj najbližih srodnika i čitajte ih uporedo — biblioteka polaže knjige na sto; izbor je na vama.
- Benders DecompositionOperaciona istraživanja↔ uporedi
- Generisanje kolona (Dantzig-Wolfe)Operaciona istraživanja↔ uporedi
- Симплекс методOperaciona istraživanja↔ uporedi
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →