数值优化（Numerical Optimization）学习系列-惩罚和增广拉格朗日方法（Augmented Lagrangian Methods）

原文地址为： 数值优化（Numerical Optimization）学习系列-惩罚和增广拉格朗日方法（Augmented Lagrangian Methods） 概述 求解带约束的最优化问题，一类很重要的方法就是将约束添加到目标函数中，从而转换为一系列子问题进行求解，最终逼近最优解。关键问题是如何将约束进行转换。本节主要介绍 1. 二次惩罚方法 2. 非平滑惩罚方法 3. 增广拉格朗日方法 二次

>>阅读原文<<