Lagrangian Decomposition

最新推荐文章于 2024-03-19 15:51:46 发布
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这篇博客详细探讨了Lagrangian分解在处理冲突变量和约束条件时的方法。首先，介绍了原始分解算法的思想和步骤，接着阐述了对偶分解的原理，包括其算法流程。此外，还对算法思想进行了深入的解释。在问题二中，继续讨论了在冲突约束条件下的原始和对偶分解策略。

问题一-Decomposition in conflicting variables

primal decomposition算法思想

primal decomposition算法步骤

dual decomposition思想

dual decomposition算法步骤

最低0.47元/天 解锁文章
运筹优化 拉格朗日松弛和对偶理论
qq_59908854的博客
08-28 1455
由于大规模混合整数规划问题/整数规划问题往往是NP-hard的，所以我们直接对这些问题求解，每当遇到这些复杂问题的时候，一个基本思想就是对复杂的优化问题进行分解（decomposition），关于整数规划问题的分解主流包括三种方法1 BD （主要思路是行生成+割平面）2 DW分解 （主要思想就是列生成）3 Lagrangian decomposition （主要思想就是LR）前两种方法不是今天的主角，下面主要介绍LR。
【整数规划算法】列生成（理论分析+Python代码实现）
专注运筹学，数据科学领域，只发原创文章
03-10 4957
0 介绍 前面介绍的割平面法和分支定界法都是求解整数规划的常用方法，但是面对大规模整数规划/混合整数规划，往往直接采用割平面法和分支定界法求解是不现实的，这时候就需要对大规模整数规划/混合整数规划问题先进行分解和松弛，然后再进一步采用割平面法和分支定界法来帮助求解。目前我个人总结整数规划问题的分解/松弛的主流的方法有如下三种： 1 Benders decomposition (主要思想是行生成+割平面方法) 2 Dantzig-Wolfe decomposition (主要思想其实就是列生成) 3 Lagr
详细介绍ADMM交替方向乘子法
JayShaun的博客
06-28 2万+
交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）是一种求解具有可分离性的凸优化问题的计算框架, 由于其是对偶分解法和增广拉格朗日乘子法的结合，使该算法有分解性的同时保证了良好的收敛性，处理速度快。...
凸优化：ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)交替方向乘子算法
热门推荐
mingo_敏
05-22 6万+
[本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3496819.html，转载请注明出处]最近开始对凸优化(convex optimization)开始感兴趣，接下来我会写一系列关于凸优化(convex optimization)的内容。本文主要对ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)交替方向乘子算法做一
3 Decomposition Methods
weixin_30641999的博客
08-10 265
分解方法是解决问题的一般方法，其将问题分解为更小的问题并且并行地或者顺序地解决每个更小的问题（当采用顺序的方式时，优点是问题的复杂性呈超线性增长（more than linearly）。 如果问题在单步操作中分解有效，那么我称该问题为（块）可分的，或者容易并行化的。例如，假定变量x可以分解为子向量x1,...,xk，目标函数是每个关于xi函数的和。每个约束仅涉及到子矢量x1,...
拉格朗日松弛求解整数规划浅析（附Python代码实例）
专注运筹学，数据科学领域，只发原创文章
10-26 4587
拉格朗日松弛是一种常见的求解大规模整数规划/混合整数规划的有效方法。目前网络上关于拉格朗日松弛的解读多数是从拉格朗日松弛求解非线性规划问题的角度着手，很少有关于拉格松弛求解整数规划的内容。另一方面在实践层面上拉格朗日松弛方法 有着诸多需要注意的问题，而教科书理论证明往往为了proof的漂亮很少讨论这些缺陷和问题。 我在博士阶段先后两次修了Nonlinear programming的课程，主讲老师是Peter Luh老师（陆宝森老师）。陆老师是研究拉格朗日松弛求解整数规划领域的前驱者，我十分有幸和陆老师讨论交
拉格朗日松弛与拉格朗日分解 lagrangian relaxation
sinat_41348401的博客
05-27 6607
拉格朗日松弛 lagrangian relaxation首先介绍下拉格朗日松弛的出发点，以及该方法所属的门类；再介绍下拉格朗日松弛法需要处理的难点和注意事项。
A Marginal Equivalent Decomposition
06-26
文章还提到了当前电力系统市场中的一些常见分解方法，如拉格朗日松弛法（Lagrangian relaxation，简称LR）。在这种方法下，原始问题被转换为一系列可单独求解的子问题。在分解过程中，拉格朗日乘子用于协调各子问题...
Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement
最新发布
u013049912的博客
03-19 2091
Retinex模型是低光图像增强的有效工具。它假设观察到的图像可以分解为反射率和照度。大多数现有的基于 Retinex 的方法都为这种高度不适定的分解精心设计了手工约束和参数，在应用于各种场景时可能会受到模型容量的限制。在本文中，我们收集了包含低光/正常光图像对的低光数据集（LOL），并提出了在此数据集上学习的深度 Retinex-Net，包括用于分解的 Decom-Net 和用于照明调整的增强网络。在 Decom-Net 的训练过程中，不存在分解反射率和光照的基本事实。
Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement学习笔记
QT-Smile
04-02 787
Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement学习笔记 Retinex模型本身是用在图像增强上面的，不是用在低光图像处理上的，但是却这样用了，而且效果也比较不错，所以以后只要是和图像增强方面的网络模型的论文我都可以看，关于图像增强的网络模型都可以借鉴着使用。 2. Retinex模型是微光图像增强的有效工具。它假设观测到的图像可以分解为反射和照明。 3. Retinex深度网络，该网络集成了图像分解和后续增强操作。首先，使用Decom子网将观
关于Retinex的三篇大牛的论文
09-08
这个是关于retinex理论的三篇经典论文，分享
语言模型和ppl
knight的博客
07-26 7249
语言模型的ppl计算公式：
拉格朗日乘子法 和对偶问题
sibiantai555的博客
04-18 7721
拉格朗日乘数法就是求条件极值转化为非条件极值嗯哼哼  首先看下条件极值为一个等式的情况将条件转化为带入z 就变成简单的一元函数求极值了嗯哼多变量也同样如此现在看看不等式约束嗯哼哼重要的数学思想来了 像条件极值转化为非条件极值我们能不能将不等式约束转化为等式约束 然后就依样画葫芦了嗯哼哼 引入松弛变量 what 什么是松弛变量比如X1<= 4 定义松弛变量 X2 = 4 - X1 故约束X1&...
ADMM算法
qq_39661689的博客
02-21 2万+
https://joegaotao.github.io/2014/02/11/admm-stat-compute/ 分布式计算、统计学习与ADMM算法   在整理旧电脑时，才发现13年下半年电脑里有不少残文。老师说，东西搁下了再拿起来花费的时间和之前可能差不多。我一眼看过去这篇关于分布式计算的文章，貌似还真的没有了当时理解的深度和感觉。当时还想利用ADMM算法，把统计中常见的带惩罚的高维问题...
Benders Decomposition初认识
bkave的博客
11-24 2822
最近在阅读文献时，注意到一种求解混合整数规划问题（MIP）的方法——Benders Decomposition，先写下一点初步的学习理解。
Deep Retinex Decomposition for Low-LightEnhancement （2018 BMCV，含代码）
zhouaho2010的博客
07-12 3285
摘要Retinex模型是弱光图像增强的有效工具。它假设观察到的图像可以分解为反射率和照明度。大多数现有的基于retinex的方法都为这种高度病态的分解精心设计了手工制作的约束和参数，当应用于各种场景时，这可能会受到模型容量的限制。在本文中，我们收集了一个包含低/正光图像对的低光数据集(LOL)，并提出了一个在该数据集上学习的深度Retinex网，包括一个用于分解的Decom-Net网和一个用于照明调整的Enhance-Net 。在深度网的训练过程中，没有分解的反射率和照明的地面真相ground truth。
随机单位承诺：探索拉格朗日分解法优化可再生能源
此外，文档中的标签"unit-commitment"指出了资源与电力系统中的单位承诺问题相关，"lagrangian-relaxation"指明了拉格朗日松弛技术在此问题中的应用，"problem-decomposition"强调了解决方案中问题分解的方法，而...
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