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GRAMPC：面向嵌入式NMPC的基于梯度的增广拉格朗日方法-开源

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简介：
简介：GRAMPC是一款用于解决非线性模型预测控制（NMPC）问题的开源软件。它采用基于梯度的增广拉格朗日算法，适用于资源受限的嵌入式系统。 GRAMPC 是一种非线性模型预测控制（MPC）框架，适用于采样时间在亚毫秒范围内的动态系统，并能在嵌入式硬件上高效实现。该算法基于增强拉格朗日公式，并采用量身定制的梯度方法解决内部最小化问题。GRAMPC 使用普通 C 语言编写，并配有额外的 C++ 和 MATLAB/Simulink 接口。有关 GRAMPC 的基本结构和使用说明，可在随附源文件中的文档中找到。关于该算法及其性能的具体信息，请参阅发表在《优化与工程》期刊上的相关文章。当您基于 GRAMPC 获得研究成果时，请引用此论文。

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  • GRAMPC：面向嵌入式NMPC的基于梯度的增广拉格朗日方法-开源
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    简介：GRAMPC是一款用于解决非线性模型预测控制（NMPC）问题的开源软件。它采用基于梯度的增广拉格朗日算法，适用于资源受限的嵌入式系统。 GRAMPC 是一种非线性模型预测控制（MPC）框架，适用于采样时间在亚毫秒范围内的动态系统，并能在嵌入式硬件上高效实现。该算法基于增强拉格朗日公式，并采用量身定制的梯度方法解决内部最小化问题。GRAMPC 使用普通 C 语言编写，并配有额外的 C++ 和 MATLAB/Simulink 接口。有关 GRAMPC 的基本结构和使用说明，可在随附源文件中的文档中找到。关于该算法及其性能的具体信息，请参阅发表在《优化与工程》期刊上的相关文章。当您基于 GRAMPC 获得研究成果时，请引用此论文。
  • 基于MATLAB的增广拉格朗日方法程序
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    本程序利用MATLAB实现增广拉格朗日方法，适用于解决各类约束优化问题。通过迭代更新乘子和解，有效求解非线性规划模型。 大连理工大学优化方法上机实验。
  • 带有GUI的增广拉格朗日算法
    优质
    本研究提出一种基于图形用户界面（GUI）的增广拉格朗日算法实现方法，旨在提供一个直观、友好的平台以便于理解和应用这一优化技术。 增广拉格朗日算法的MATLAB代码，并附带GUI窗口演示，这种学习方式非常直观。
  • Augmented Lagrangian Method（增广拉格朗日算法）
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    增广拉格朗日算法是一种用于求解约束优化问题的有效方法，通过引入惩罚项和拉格朗日乘子迭代更新来逼近最优解。 增广拉格朗日算法（Augmented Lagrangian Method）包含详细算例及注释，欢迎下载学习。
  • 基于Matlab的牛顿法增广拉格朗日方法_Augmented_Lagrangian Method with Newtons Method
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    本研究提出了一种结合牛顿法与增广拉格朗日方法的新算法，并利用MATLAB进行实现和验证，有效提升了约束优化问题求解的效率与精度。 牛顿法的增广拉格朗日方法在求解非线性方程问题中有重要应用。
  • 拉格朗日算法、增广拉格朗日算法与多目标粒子群算法
    优质
    本文探讨了拉格朗日算法和增广拉格朗日算法的基础理论及其在优化问题中的应用，并结合多目标粒子群算法进行对比分析，旨在揭示各种算法的优缺点及适用场景。 文件夹内包含三种算法的Matlab代码文件，包括多目标粒子群算法、拉格朗日算法和增广拉格朗日算法。
  • 增广拉格朗日算法与乘子法的MATLAB源码.zip
    优质
    本资源包含用于实现增广拉格朗日算法和乘子法解决约束优化问题的MATLAB代码。适合科研人员及学生使用，提供详细的注释以帮助理解算法原理。 增广拉格朗日算法又称为增广拉格朗日乘子法，在MATLAB中有相应的源码实现。
  • ALM算法的增广拉格朗日乘子法Matlab代码
    优质
    本段代码实现了用于优化问题求解的ALM（交替方向乘子法）算法，并采用增广拉格朗日函数形式。文档中包含了详细的注释与示例，帮助用户理解和使用Matlab环境下的ALM算法实现。 增广拉格朗日乘子法（ALM）算法是机器学习领域常用且有效的优化方法之一，尤其适用于低秩和稀疏问题的求解。这里介绍的是一个包含增广拉格朗日乘子法代码的MATLAB包。
  • 增强拉格朗日法.zip
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    《增强拉格朗日法》是一套优化算法框架，通过引入额外机制改进传统拉格朗日方法，广泛应用于解决约束优化问题，在工程、经济等领域有重要应用价值。 增广拉格朗日算法（ALM）是一种常用的约束优化方法。该算法通过引入精确步长、可调节函数以及可调节步长等技术手段，并利用二阶信息及拉格朗日乘子，将带有罚项的约束问题转化为无约束优化问题进行求解。这种方法在MATLAB代码中得到了广泛应用。