等式约束优化，增广拉格朗日算法 Matlab

曾广拉格朗日算法的matlab代码，里面有一些说明

视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这一问题,提出一种新的非凸函数来近似秩函数,对基于核范数的RPCA模型进行改进,并应用增广拉格朗日乘子法求解改进的模型。实验结果表明,与传统的RPCA及现有的一些改进模型相比,提出的基于非凸秩近似的RPCA模型计算效率更高,且图像分离效果更好。

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GRAMPC 是一种非线性 MPC 框架，适用于采样时间在（亚）毫秒范围内的动态系统，并允许在嵌入式硬件上有效实现。 该算法基于增强的拉格朗日公式，并针对内部最小化问题采用量身定制的梯度方法。 GRAMPC 是用普通 C 语言实现的，带有一个额外的 C++ 和 MATLAB/Simulink 接口。 GRAMPC 的基本结构和用法在源文件随附的文档中进行了描述。 有关该算法及其性能的更多详细信息，请参见发表在优化和工程中的相应文章。 该文章可通过开放获取在线获取：https://doi.org/10.1007/s11081-018-9417-2。 当您使用 GRAMPC 获得的结果时，请引用该论文。

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求解约束优化问题的增广拉格朗日函数法_杜学武

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matlab代码////增广拉格朗日算法////精确步长、可调节函数、可调节步长等等, ALM(增广拉格朗日算法)被认为最常用的约束优化算法、运用二阶信息、拉格朗日乘子、罚项转为无约束优化

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