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拉格朗日松弛是一种优化算法。

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简介：
通过运用拉格朗日松弛算法，能够显著加速算法的迭代过程。该算法的实现依赖于Matlab软件平台。

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  • 拉格朗日松弛法
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    拉格朗日松弛法是一种优化问题求解技术，通过引入拉格朗日乘子放松原问题中的某些约束条件，简化复杂模型的求解过程。适用于解决组合优化、网络流等问题。 实现拉格朗日松弛算法可以在较短的时间内完成迭代过程，并且可以使用Matlab软件进行编程实现。
     
  • 一种实时无等待HFS调度的拉格朗日松弛算法（2006年）
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    本文提出了一种基于拉格朗日松弛方法的新型HFS调度算法，实现资源分配与任务调度的同时优化，确保系统运行效率和响应速度。该算法能够有效解决实时无等待调度问题，在2006年取得了重要突破。 本段落研究了实时无等待HFS调度问题，并建立了一个整数规划模型，提出运用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法通常采用次梯度法来更新拉格朗日乘子，但随着迭代次数的增加，其收敛速度会逐渐减慢。因此，我们设计了一种改进的束方法（bundle method），将之前的次梯度累积到束中，以获得更优的乘子更新方向。仿真实验表明，与传统的次梯度法相比，所提出的束方法不仅在较少迭代次数内实现了更快的收敛速度，并且优化性能也得到了显著提升，在处理大规模问题时表现尤为突出。
     
  • subgradient_optimization.rar_subgradient_对偶次梯度_拉格朗日松弛
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    本资源包提供关于次梯度优化方法在解决带约束最优化问题中的应用，特别是针对拉格朗日松弛技术的相关理论和实践探讨。包含源代码及示例数据。 在最优化问题中，运用拉格朗日松弛方法来解决对偶问题时，可以采用次梯度方法求解拉格朗日乘子。
     
  • 基于拉格朗日松弛法的机组组合及其MATLAB实现
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    本研究探讨了利用拉格朗日松弛法解决电力系统中的机组组合问题，并展示了该方法在MATLAB环境下的具体实现过程。 用拉格朗日松弛法编写的MATLAB电力系统机组组合程序。
     
  • 拉格朗日对偶与凸优化
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    《拉格朗日对偶与凸优化》一书深入探讨了最优化理论中的核心概念，特别聚焦于拉格朗日对偶性及其在解决凸优化问题中的应用。适合研究和学习运筹学、机器学习等领域的读者参考。 本段落主要介绍拉格朗日对偶及凸优化中的拉格朗日对偶函数。内容涵盖拉格朗日对偶问题、强对偶性以及Slater’s条件，并探讨了KKT最优化条件与敏感度分析的相关知识。
     
  • 基于拉格朗日松弛的启发式算法解决0-1整数规划问题
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    本研究提出了一种新颖的基于拉格朗日松弛的启发式算法，专门用于高效求解0-1整数规划问题，旨在通过优化技术改善解决方案的质量和计算效率。 著名优化专家Beasley, J E撰写的关于拉格郎日松弛启发式求解整数规划的讲义非常细致且举例详尽，是入门学习的最佳参考资料之一。该讲义涵盖了利用次梯度法与调整对偶乘子法来通过拉格朗日松弛方法寻找下界的方法；如何使用对偶法求得下界；以及结合分支定界树搜索技术获取整数解的策略。此外，还涉及数学建模、线性规划及智能算法等相关内容。
     
  • 拉格朗日算法、增广拉格朗日算法与多目标粒子群算法
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    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。
     
  • 机组组合中的拉格朗日松弛法及其实现代码（MATLAB版）.zip
    优质
    本资源提供了一种在电力系统优化中广泛应用的方法——拉格朗日松弛法的应用实例及其MATLAB实现代码，旨在解决复杂的机组组合问题。 拉格朗日松弛法在机组组合中的应用以及相关的算法介绍和Matlab源码分享。
     
  • Augmented Lagrangian Method（增广拉格朗日算法）
    优质
    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。