介绍了基本优化方法，比如基本的牛顿法，拟牛顿法，以及相关的约束最优化方法如拉格朗日乘子法等

单纯形法： #导入包 from scipy import optimize import numpy as np #确定c,A,b,Aeq,beq c = np.array([115,90]) A = np.array([[10,20],[4,16],[15,10]]) b = np.array([200,128,220]) #Aeq = np.array([[1,-1,1]]) #beq = np.array([2]) #求解 res = optimize.linprog(-c,A,b) print(res) 输出结果： 大M法： #导入包 from scipy import opt

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基于拉格朗日分布式算法的电动汽车充电调度模型

拉格朗日乘子法 约束优化问题的标准形式为 min f ( x, x Rn s.t g (x ) 0,i 1,2, m i h (x ) 0, j 1,2,l j 其中 f , g , h : Rn R i j 约束优化算法的基本思想是 通过引入效用函数的方法将约束优化问题转换为无约束问 题再利用优化迭代过程不断地更新效用函数以使得算法收敛 1. 罚函数法 罚函数法内点法的主思想是在可行域的边界上

使用拉格朗日乘子法对目标进行分离，将视频的每一帧图像分离为前景图像和背景图像

增广拉格朗日乘子法ALM算法是机器学习中十分常用且有效的一种优化算法，经常用于低秩和稀疏问题的优化求解中，这个包是增广拉格朗日乘子法的matlab代码