ADMM优化算法

ADMM算法是机器学习中比较广泛使用的约束问题最优化方法。本程序实现了ADMM求解优化问题的代码。

function []=ADMM（x0）%x0 is an initial vector
maxk=100;
k=0;
yita=1;
A=[20.25;0.250.2];
hl=plotfun（x0）;
%x0=zeros（12）;
y=zeros（21）;
z=zeros（21）;
x1=[x0（1）]; x2=[x0（2）];
eps=1e-10;
while（k    x0=f（yitayz）;
    z=proximalfun（x0yitay）;
    y=y+yita*（x0-z）;
    x1=[x1;x0（1）];
    x2=[x2;x0（2）]; 
    set（hl‘xdata‘x1‘ydata‘x2）;
    if k~=0 && norm（fun1（x0）-fun1（xpre））       break;
    end;
    xpre=x0;
    k=k+1;
end
plotobj（x1x2）;
val=fun1（x0）
x0
k
end
%%
function [xnew]=f（yitayz）
A=[20.25;0.250.2];
b=[0.5;0.5];
c=-1.5;
x=（zeros（12）-y‘+z‘/yita-b‘）*inv（A+（1/yita）*eye（2））;
xnew=x‘;
end
%%
function [znew]=proximalfun（xyitay）
n=length（x）;
znew=[];
for i=1:n
    if yita*y（i）+x（i）-0.2*yita>0
        z（i）=yita*y（i）+x（i）-0.2*yi

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1760  2016-07-06 00:12  ADMM.m

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                 1760                    1