【Numerical Optimization】17 Penalty and Augmented Lagrangian Methods

2019.02.25

【

罚方法：两个重要定理、 $\mu$ 的取值问题以及在ALM中的改善
罚方法中的坏条件】

求解思想是将约束函数罚到原函数上形成新的无约束优化问题：

二次惩罚+非平滑惩罚+增广拉格朗日

1、二次罚

原问题

添加一个二次惩罚项

当惩罚参数 $\mu \rightarrow \infty$ 时，逼近原问题的最优解

2、非光滑罚

3、增广拉格朗日方法

可以看作拉格朗日方法和二次罚相结合，

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