增广拉格朗日函数法原理
变分不等式问题与算法
变分不等式问题与算法
变分不等式问题是一个广泛的研究领域，涉及经济、工程、物理和科学计算等多个领域。
这类问题通常描述了一类优化问题，其中目标函数是未知的，而约束条件则是通过某种形式的变分不等式来表达的。
简单来说，一个变分不等式问题是找到一个向量或函数，使得它满足某些条件，而这些条件通常由一个或多个不等式来表示。
这些不等式描述了某些变量之间的关系，而这些关系在问题的解中必须得到满足。
对于变分不等式问题的算法，有许多不同的方法可以用来求解。
以下是一些常见的算法：
1. **投影梯度法**：这是一种迭代方法，通过不断投影和更新解向量来逼近问题的解。
在每一步迭代中，算法会计算当前解向量的梯度，并沿着负梯度的方向进行投影，以找到新的解向量。
2. **增广拉格朗日法**：这种方法结合了拉格朗日乘数法和罚函数法，通过引入一个增广拉格朗日函数来求解变分不等式问题。
这种方法在处理约束优化问题时特别有效。
3. **次梯度法**：这种方法适用于没有封闭形式的解的变分不等式问题。
在每一步迭代中，算法会计算当前解的次梯度，并沿着该方向进行搜索，以找到新的解向量。
4. **预条件共轭梯度法**：这是一种迭代方法，结合了共轭梯度法和预条件技术。
这种方法适用于大规模的变分不等式问题，因为它可以在较少的迭代次数内找到问题的解。
5. **广义梯度法**：这种方法适用于处理包含多个不等式约束的变分不等式问题。
它通过引入广义梯度来更新解向量，以逼近问题的解。
这些算法各有优缺点，适用于不同类型和规模的变分不等式问题。
在实际应用中，选择哪种算法取决于问题的具体性质和要求。
增广拉格朗日乘子法（AugmentedLagrangeMethod）
参考文献： [1]Multiplier and Gradient Methods,1969 [2]constrained optimization and lagrange multiplier methods(page 104),1982
每次求出一个xi然后按照梯度更新参数c每次迭代逐渐增大使用alm方法好像还有一些假设条件
增广拉格朗日乘子法（ AugmentedLagrangeMethod）
增广拉格朗日乘子法的作用是用来解决等式约束下的优化问题，
假: h(X)=0 其中，f:Rn->R; h:Rn->Rm
朴素拉格朗日乘子法的解决方案是： L(X,λ)=f(X)+µh(X); µ:Rm 此时，求解L对X和µ的偏导同时为零就可以得到最优解了。
增广拉格朗日乘子法的解决方案是： Lc(x,λ)=f(X)+µh(X)+1/2c|h(X)|2 每次求出一个xi，然后按照梯度更新参数µ，c每次迭代逐渐增大（使用ALM方法好像还有一些假设条件） 整个流程只需要几步就可以完成了，一直迭代就可得到最优解了。
拉格朗日方程的三种推导方法
拉格朗日方程的三种推导方法 1 引言拉格朗日方程是分析力学中的重要方程，其地位相当于牛顿第二定律之于牛顿力学。
2 达朗贝尔原理推导达朗贝尔原理由法国物理学家与数学家让•达朗贝尔发现并以其命名。
达朗贝尔原理表明：对于任意物理系统，所有惯性力或施加的外力，经过符合约束条件的虚位移，所作的虚功的总合为零。
即：δW = F i +I i ∙δr i =0i(1)其中I i 为惯性力，I i=−m i a i 。
F i 为粒子所受外力，δr i 为符合系统约束的虚位移。
设粒子 P i 的位置 r i 为广义坐标q 1,q 2,⋯,q n 与时间 t 的函数：r i =r i (q 1,q 2,⋯,q n ,t )则虚位移可以表示为：δr i = ðr iðq jj δq j(2)粒子的速度v i=v i (q 1,q 2,⋯,q n ,q 1,q 2,⋯,q n ,t ) 可表示为：取速度对于广义速度的偏微分：(3)首先转化方程 (1) 的加速度项。
将方程 (2) 代入：应用乘积法则：注意到的参数为，而速度的参数为，所以，。
因此，以下关系式成立：(4) 将方程(3) 与(4) 代入，加速度项成为代入动能表达式：，则加速度项与动能的关系为(5) 然后转换方程(1)的外力项。
代入方程(2) 得：(6) 其中是广义力：将方程(5) 与(6) 代入方程(1) 可得：(7) 假设所有的广义坐标都相互独立，则所有的广义坐标的虚位移也都相互独立。
由于这些虚位移都是任意设定的，只有满足下述方程，才能使方程(7) 成立：(8) 这系统的广义力与广义位势之间的关系式为代入得：定义拉格朗日量为动能与势能之差，可得拉格朗日方程：3哈密顿原理推导哈密顿原理可数学表述为：21ttLdtδ=⎰在等时变分情况下，有()dq q dt δδ∙=2211()0t t t t Ldt L dt δδ==⎰⎰ (1)由拉格朗日量定义得，在等时变分情况下有LLL q qq qδδδ∙∙∂∂=+∂∂ (2)其中第一项可化为：()()()LL d d L d Lq q q q dt dt dt q q q q δδδδ∙∙∙∙∙∂∂∂∂==∙-∂∂∂∂(3)将(3)代入(2)得()()d L d L LL q q qdt dt qq q δδδδ∙∙∂∂∂=∙-+∂∂∂ (4)将(4)代入(1)得2121()(())0t t t t L d L L q q q dt dt qqq δδδ∙∙∂∂∂∙+-+=∂∂∂⎰(5)在12,t t 处0q δ=，所以(5)变为21(())0t t d L Lq q dt dt qq δδ∙∂∂-=∂∂⎰(6)即21[(())]0t t d L Lq dt dt qq δ∙∂∂-+=∂∂⎰(7)q 是独立变量，所以拉格朗日方程：4欧拉-拉格朗日方程推导欧拉-拉格朗日方程可以表述为：设有函数和：其中是自变量。
增广拉格朗日函数法原理
增广拉格朗日函数法原理增广拉格朗日函数法（Augmented Lagrangian Method）是一种用于求解约束优化问题的数值方法。
它基于拉格朗日乘子法，但通过引入罚函数和惩罚项，将原问题转化为一系列无约束优化问题，并通过迭代的方式逼近最优解。
拉格朗日函数用于将约束优化问题转化为等价的无约束优化问题。
对于一个有约束的优化问题,我们可以定义拉格朗日函数L(x,λ)，其中x为优化变量，λ为拉格朗日乘子。
拉格朗日函数的定义如下：L(x,λ)=f(x)+∑λ_i*g_i(x)+∑μ_i*h_i(x)其中，f(x)是目标函数，g_i(x)和h_i(x)是等式约束和不等式约束，λ_i和μ_i是拉格朗日乘子。
在拉格朗日乘子法中，我们希望通过求解下面的问题最小化拉格朗日函数：min L(x, λ)然而，在实际应用中，由于问题的复杂性，往往很难直接求解上述优化问题。
因此，引入增广拉格朗日函数。
L_A(x, λ, u) = L(x, λ) + ∑ u_i * [max(0, h_i(x))] + (ρ/2) * ∑ [max(0, h_i(x))]^2其中，u_i是罚函数参数，ρ是惩罚项的系数。
接下来，我们通过迭代的方式来求解增广拉格朗日函数。
首先，选择一个初始点x^0，并初始化拉格朗日乘子λ^0和u^0。
然后，通过求解无约束最优化问题来确定下一步的迭代点x^k+1、即，求解以下最小化问题：min L_A(x^k+1, λ^k, u^k)x^k+1对于每一次迭代，在求解无约束最优化问题后，可以更新拉格朗日乘子和罚函数参数。
λ^k+1 = λ^k + ρ * max(0, h(x^k+1))u^k+1 = u^k + ρ * max(0, h(x^k+1))^2然后，重复以上步骤直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。
总结来说，增广拉格朗日函数法是一种通过引入罚函数和惩罚项，将约束优化问题转化为一系列无约束优化问题的数值方法。
向量优化中广义增广拉格朗日对偶理论及应用
向量优化中广义增广拉格朗日对偶理论及应用
广义增广拉格朗日对偶理论是一种强有力的数学理论，主要用于凸向量优化。
这一理论被广泛应用于机器学习、统计模型等计算机科学中，可以帮助运筹学从各个角度研究和推导问题，有助于准确地识别问题，并能够对现有问题进行有效求解。
广义增广拉格朗日对偶理论力求在一个更高层次上以及更无侷限地描述最优化
问题，而不太关注最优化问题的基础本质。
广义增广拉格朗日对偶理论的基本思想是：总是用原问题的凸双边优化条件建立另一个复杂的凸优化问题，包括一个原问题的对偶优化问题和原问题的线性最优化问题，从而实现解决原问题的目标。
广义增广拉格朗日对偶理论给凸向量优化和模型评估提供了新思路，能够以更
有效、更具效率的方式解决最优化问题，有助于提高机器学习系统的表现。
因此，不论是从技术角度还是从应用角度，广义增广拉格朗日对偶理论都是数学优化领域中极具价值的理论。
拉格朗日（Lagrange）中值定理讲义
拉格朗日（Lagrange ）中值定理教学目的：1.熟练掌握中值定理及其几何意义2.能应用拉格朗日中值定理证明不等式3.了解拉格朗日中值定理的推论1和推论2教学重点：1.拉格朗日中值定理，拉格朗日中值定理的应用2.拉格朗日中值定理证明中辅助函数的引入。
3.利用导数证明不等式的技巧。
教学难点：中值定理的应用技巧 教学内容：1．罗尔定理的回顾与拉格朗日中值定理的引入我们简单回顾一下罗尔定理的内容：若函数满足下列条件： )(x f ①在闭区间[连续； ②在开区间]b a ,()b a ,可导； ③)()(b f a f = 则在(内至少存在一点)b a ,ξ，使得'()0f ξ=图1 图2罗尔定理的几何意义大家都清楚了如图1，现在我们把坐标系统绕原点在平面内的旋转α角，使在新坐标系如图2，大家看看有什么不同？2．拉格朗日中值定理 拉格朗日中值定理如果函数满足（1）在闭区间上连续, （2）在开区间内可导, 那么在内至少有一点)(x f (a <],[b a ),(b a ),(b a )b <ξξ, 使得等式成立。
)a )(()('b f a f −=−ξ)(b f 注：a 、深刻认识定理，是两个条件，而罗尔定理是三个条件。
b 、若加上，则)()(b f a f =()()'()0f b f a f b a b aξ−===−−，即：，拉格朗日定理变为罗尔定理，换句话说罗尔定理是拉格朗日定理的特例。
'()0f ξ=拉格朗日（微分）中值定理几何意义我们从几何的角度看一个问题，如下：设连续函数()y f x =，a 与是它定义区间内的两点（a b b <），假定此函数在(,上处处可导，也就是在(,内的函数图形上处处有不垂直于)a b )a b x 轴的切线，那么我们从图2上容易看到，差商()y f x b =(f a)a b Δ−Δ−就是割线的斜率，若我们把割线作平行于自身的移动，那么至少有一次机会达到离割线最远的一点AB AB ()C x ξ=处成为曲线的切线，而切线的斜率为()f ξ′，由于切线与割线是平行的，因此()()()f b f a f b aξ−′=−成立。
增广Lagrange方法
最优化方法 12
重要引理
引理 2 设A是n × n的对称矩阵,L是ℜn的一线性子空间,P 是到L上 的直交投影算子. 设A在L上是正定的:
⟨d, Ad⟩ ≥ α∥d∥2, ∀d ∈ L,
其中α > 0是常数. 则存在ρ∗满足对任何ρ ≥ ρ∗,
A + ρ(I − P )
是正定的,它满足
⟨d, (A + ρ(I − P ))d⟩ ≥ α ∥d′∥2 + ρ ∥d′′∥2, ∀d ∈ ℜn,
最优化方法 4
非线性规划问题
考虑如下的非线性规划问题
(NLP)
min f (x)
(1)
s.t. G(x) ∈ K,
其中f : ℜn → ℜ是光滑函数，G := (g1, . . . , gp)T : ℜn → ℜp是光滑 映射, K := {0q} × ℜp−−q.
增广Lagrange函数方法
最优化方法 5
val (Pρ) ≤ val (PE).
x∗ρ ∈ Sρ∗ =⇒ f (x∗ρ ≤ f (S∗), Sρ∗ ⊂ lev≤α0 f.
我们用反正法证明(4). 假设存在ε > 0, ρi → ∞, x∗i ∈ Sρ∗i 满 足x∗i ∈/ B(S∗, ε). 由于{x∗i } ⊂ lev≤α0 f , {x∗i }有聚点x¯. 我们要证
这与val (Pρi ) ≤ val (PE) < ∞矛盾. 从而x¯ ∈ Φ, 再 由f (x∗i ) ≤ f (S∗) 可得f (x¯) ≤ f (S∗), 有x¯ ∈ S∗. 由 于dist (x∗i , S∗) −→ 0,这与x∗i ∈/ B(S∗, ε)的假设矛盾.
增广Lagrange函数方法
增广拉格朗日乘子法及其在约束优化问题的应用
毕业论文题目增广拉格朗日乘数法及在其在约束优化问题的应用学院数学科学学院专业信息与计算科学班级计算1001班学生高亚茹学号 20100921032 指导教师邢顺来二〇一四年五月二十五日摘要增广拉格朗日乘子法作为求解约束优化问题的一种重要方法，近年来研究增广拉格朗日乘子法的应用显得更加重要。
本文首要介绍了增广拉格朗日乘子法的产生，通过解释增广拉格朗日乘子法是罚函数法和拉格朗日乘子法的有机结合，引出了现在对增广拉格朗日法的发展状况，概述了增广拉格朗日乘子法基本理论。
然后具体说明了增广拉格朗日法在科学领域上的实际应用，如在供水系统和图像复原的应用，也证明了增广拉格朗日乘子法的实际应用性。
关键词：增广拉格朗日乘子法；罚函数法；供水系统；图像复原ABSTRACTAugmented lagrange multiplier methods as an important method for solving constrained optimization problems, recent studies in applications of augmented lagrange multiplier methods is even more important. This paper describes the generation of primary augmented lagrange multiplier method. By interpreting the augmented lagrangian multiplier methods is the combination of penalty function methods and Lagrange multiplier methods, It is given to a recent development of augmented lagrangian methods. Then is shown the basic theories of augmented lagrangian multiplier methods. Finally it is specified the augmented lagrangian method on the practical applications of scientific fields, such as water supply ystems and image restorations, also proved augmented lagrangian multiplier methods of practical application.Key words：Augmented Lagrange Multiplier Methods；Penalty Function Methods Water Supply Systems ；Image Restorations目录摘要.................................................................................... .I ABSTRACT. (II)1前言 (1)1.1增广拉格朗日函数法的产生与应用 (1)1.2研究增广拉格朗日函数法应用的意义 (1)2增广拉格朗日乘子法 (3)2.1约束非线性规划 (3)2.2罚函数外点法 (4)2.3拉格朗日乘子法....................................... (6)2.4增广拉格朗日乘子法.............................. (7)2.4增广拉格朗日乘子法的计算........................... ................................. 10 3 增广拉格朗日乘子法的应用................................................. ...... (12)3.1供水系统调度的增广拉格朗日函数优化方法.......................... . (12)3.2图像复原的增广拉格朗日函数优化方法 (14)结论........................................................................................... .. (17)参考文献 (18)致谢 (19)1前言1.1 增广拉格朗日函数法的产生与应用在求解有约束条件的优化题目时，有一个重要方法，便是用适合的方法把约束优化问题，转变成无约束优化问题来进行求解。
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增广拉格朗日函数法原理
增广拉格朗日函数法是一种数学优化方法，主要用于解决约束条件下的优化问题。
该方法的基本原理是将约束条件转化为拉格朗日乘子的形式，然后把约束条件和目标函数合并成一种新的函数，称为增广拉格朗日函数。
该方法的核心是增广拉格朗日函数的构建。
一般来说，增广拉格朗日函数的形式如下：
L(x,\alpha,\beta) = f(x) - \sum_i \alpha_ih_i(x) - \sum_j \beta_jg_j(x)
其中，x是目标函数的自变量，f(x)是待优化的目标函数，h_i(x)和g_j(x)是分别表示等式和不等式约束条件的函数。
而\alpha_i和\beta_j是对应的拉格朗日乘子，它们的值是根据约束条件的具体形式来确定的。
在这个新的函数中，通过求解其关于x的导数并令其等于0，可以得到目标函数的最优解。
根据约束条件的具体形式，我们可以得到不同的优化方法，例如KKT条件、罚函数法等。
在应用增广拉格朗日函数法进行优化的过程中，需要注意以下几点：
1.优化问题需要满足某些条件，例如目标函数必须是连续可微函数、约束条件必须是可导函数。
2.在构建增广拉格朗日函数的过程中，需要根据约束条件的类型确定对应的拉格朗日乘子的符号和使用范围。
3.通过求解增广拉格朗日函数关于自变量的导数来得到最优解，但需要保证所得的解满足约束条件。
4.在实际应用中，可能需要使用其他方法对求解的结果进行验证，例如绘制经过最优点的等高线、计算目标函数的最小值等。
总体而言，增广拉格朗日函数法是一种有效的优化方法，特别适用于含有等式或不等式约束条件的问题。
在实际应用时，需要根据具体情况进行调整和优化，以得到最优的结果。