内点法matlab代码线性规划的乘数交变方向法（ADMM）
该项目是由Junjie（Jason）Zhu和Nico
Chaves为Stanford
MS＆E
310（线性编程）开发的。
我们实现了ADMM优化方法的几种新颖配置，并进行了一些实验。
有关背景，实验和结果的完整讨论，请参见我们的。
问题产生
要生成一个可行且有限的测试问题，请运行：
m
=
50;
n
=
300;
prob_seed
=
1;
[c,
A,
b,
opt_val]
=
generate_linprog_problem(m,
n
,
prob_seed);
这里的问题将有50个约束和300个变量。
问题种子仅是为了可重复性。
请注意，generate_linprog_problem返回LP的最佳值（由MATLAB的linprog函数计算）。
解算器功能
我们开发了4种ADMM求解器：原始，内部点原始，对偶和内部点对偶。
您可以为每个求解器指定参数以使用预处理和/或块拆分。
如果您选择使用>
2个块来指定块分割，那么我们强烈建议将random
permutation参数设置为true。
正如我们在报告中所显示的
2022-11-07 15:45:01
5.89MB
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MATLAB的梯度法，内点法，外点法，罚函数，惩罚函数，线性梯度法，源程序，按照提示输入，可直接运行
2021-09-28 17:33:36
4KB
原对偶内点法matlab代码基于
Laplacian
的梯度方法的
MATLAB
实现
一组用于
L1
范数最小化问题的
MATLAB
模块。
特别是，提供了以下论文中的算法：
[B19]
V.
博尼法奇。
计算优化与应用，2021。
作者：Vincenzo
Bonifaci，意大利罗马特雷大学。
基准测试基于
MATLAB
包：
关于
l1benchmark
MATLAB
包的更多细节，请参考论文：
[YGZ+10]
A.
Yang、A.
Ganesh、Z.
Zhou、S.
Sastry
和
Y.
Ma。
arXiv:1007.3753
[cs.CV]
包含的文件
此集合中包含以下
MATLAB
R2020b
模块：
compare_noise_free.m
—
一个示例驱动程序，用于针对
l1benchmark
套件中的其他方法测试
[B19]
中的方法。
此文件应替换
l1benchmark
发行版中具有相同名称的文件。
请注意，修订版测量目标函数值的差异而不是欧几里得距离以对算法进行基准测试，因此必须对一些原始代码稍作修改。
SolvePGS.m
—
来自
[B19]
的原始梯
2021-06-30 22:03:11
24KB
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