ADMM 交替方向乘子法_matlab源码.zip


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ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers,交替方向乘子法)是一种优化算法,广泛应用于机器学习、图像处理和信号处理等领域。它通过分解复杂的优化问题为更简单的子问题,从而实现并行解决,提高了计算效率。在MATLAB环境中,ADMM算法的实现通常涉及到矩阵运算、优化工具箱以及循环迭代等编程技巧。 ADMM的基本思想是将原优化问题转化为两个子问题,一个是关于部分变量的优化问题,另一个是关于剩余变量的优化问题。这两个子问题在每次迭代中交替求解,通过拉格朗日乘子和松弛项来协调两个子问题的解,逐渐逼近全局最优解。 在MATLAB源码"admm_lin_inv"中,我们可以推测这是利用ADMM解决线性方程组求逆的问题。线性方程组的求逆通常涉及高斯消元法、LU分解等经典方法,但在大数据或者稀疏矩阵情况下,这些方法可能效率低下。ADMM通过分解和并行化处理,尤其适合于大规模和复杂结构的线性系统。 源码中的关键步骤可能包括: 1. **初始化**:设置迭代次数、阈值、初始值等参数。 2. **分解问题**:将线性方程组求逆问题转换为两个子问题,如最小化某个损失函数。 3. **前向步骤**:更新一个子问题的解,例如通过最小化一个与原问题相关的凸函数。 4. **后向步骤**:更新另一个子问题的解,这通常涉及到原问题的对偶变量更新。 5. **协调**:更新拉格朗日乘子,并引入松弛项以增加子问题解的兼容性。 6. **迭代检查**:判断是否达到收敛条件,如连续几轮迭代的解变化小于预设阈值。 7. **输出结果**:当满足停止条件时,返回最终解。 在MATLAB中实现ADMM,可能会用到`fminunc`或`fmincon`等内置优化函数,以及`sparsity`、`sparse`等处理稀疏矩阵的函数。此外,为了提高效率,代码可能采用向量化操作和并行计算功能,如`parfor`循环。 学习和理解ADMM算法及其MATLAB实现,不仅可以加深对优化理论的理解,还能提升在实际问题中应用该算法的能力。对于想要在机器学习、数据分析等领域深化研究的工程师或学者来说,掌握ADMM算法及其编程实现是非常有价值的技能。









































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