Receber por email
← Voltar para o catálogo

lagrangian-core

Augmented Lagrangian for constrained optimization. Handles convex QP, smooth NLP, non-convex NLP, distributed ADMM. Trigger on: constrained optimization, KKT, Lagrange multipliers, ALM, ADMM, multi-start, penalty methods.

2estrelas
Atualizado há 5 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add Sliky1/lagrangian-skills

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

Mostra que sua skill está catalogada na Skillteca, gera backlink e tráfego rastreável.

[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/lagrangian-core-sliky1/svg)](https://www.skillteca.com.br/skills/lagrangian-core-sliky1)
#ai

Skills relacionadas

Ver todas de Outros →

Alerta por categoria

Receba novas skills de Outros toda segunda

1 email curto, só com as skills novas de Outros. 4 minutos de leitura, sem spam, cancela com 1 clique.

Você confirma o email no primeiro envio. Sem spam. Cancela com 1 clique.

Ler descrição completa

Lagrangian Core Skill — v0.3.0

能力边界

支持: 凸QP | 光滑NLP | 非凸NLP(multi-start) | 分布式ADMM 不支持: Safe RL | 多目标 | 贝叶斯混合

方法路由

convex_qp/smooth_nlp → standard_solver
non_convex           → ALM(n_starts=5, uniform_random)
distributed          → ADMM

Step 3 — 稀疏JSON通道

{"step":3,"type":"augmented_lagrangian",
 "formula":"L_ρ=f(x)+Σλ·h(x)+Σμ·g(x)+ρ/2·||h||²",
 "multipliers":{"lambda":[0.0],"mu":[0.0]},
 "penalty":{"rho_init":1.0,"update_rule":"×1.5 if ||h||>tol"}}

Step 4 —

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

Compartilhar X LinkedIn