一种基于交替凸优化的视频对象分割算法

一种改进时空域联合的视频对象分割算法
袁正午;胡跃明;丰江帆;黎意超
【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(022)005
【摘要】针对移动缓慢的视频对象,提出一种改进时空域联合的视频对象分割算法.时域上通过改进高阶统计算法,利用累积帧差的递归高阶统计算法检测出视频序列中视频对象运动区域.空域上利用Canny算子获得较精确的单帧目标边缘,进行了时域和空域的融合,得到精确运动对象模板后提取运动对象.实验结果表明,该算法与传统递归高阶统计算法相比能精确地对移动缓慢的视频对象进行提取,有一定的理论意义和适用性.
【总页数】5页(P660-664)
【作者】袁正午;胡跃明;丰江帆;黎意超
【作者单位】重庆邮电大学,中韩合作GIS研究所,重庆,400065;重庆邮电大学,中韩合作GIS研究所,重庆,400065;重庆邮电大学,中韩合作GIS研究所,重庆,400065;重庆邮电大学,中韩合作GIS研究所,重庆,400065
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.一种时空联合的视频对象的自动分割算法 [J], 魏冬梅;张之超;李海腾
2.基于时空域信息的视频对象分割算法 [J], 张阳;李家兵;符茂胜;罗斌
3.一种基于区域选择的视频对象分割算法 [J], 刘毅
4.一种基于交替凸优化的视频对象分割算法 [J], 孙婷
5.基于时空域的自动视频对象分割算法 [J], 程淑红;胡春海
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一种基于交替凸优化的视频对象分割算法孙婷【摘要】There are some deficiencies while using existing schemes, such as limited application scenes and over segmentation of motion background.An unsupervised video object segmentation algorithm is proposed, which can automatically detect important objects from video sequences.Markov energy, time and space energy, as well as antagonism energy are introduced from the view of the foreground and background probability distribution.Then, the problem of detecting important objects from the background is modeled as a non convex optimization problem based on the mixed energy minimization, and a method based on Alternation Convex Optimization (ACO) is proposed to decompose the problem into two kinds of two quadratic programming problems.In order to make full use of time-domain correlation to improve the reliability of object segmentation, a forward-backward deliver strategy is also adopted.A comprehensive simulation is carried out based on a variety of video datasets.Experimental results show that the performance of the algorithm in this paper is significantly better than the other latest video object segmentation algorithms.%现有视频对象分割方案多数存在应用场景受限、运动背景过分割等问题, 为此, 提出一种可从视频序列中自动检测重要对象的无监督视频对象分割算法.从前景和背景概率分布的角度引入马尔可夫能量、时空能量和对抗能量.将视频对象分割问题建模为基于3种混合能量最小化的非凸优化问题, 利用基于交替凸优化的方法将其分解为2个二次规划问题.采用前向-反向传递策略, 以充分利用时域相关性从而提高对象分割的可靠性.结合多种视频数据集进行仿真, 结果表明, 与其他最新的视频对象分割算法相比, 该算法的分割性能有明显提高.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2019(045)003【总页数】8页(P242-249)【关键词】视频对象分割;无监督算法;能量最小化;交替凸优化;二次规划问题;前向-反向策略【作者】孙婷【作者单位】西安工业大学艺术与传媒学院,西安 710032【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 概述视频对象分割[1]从视频序列的背景中提取重要对象,它是动作识别、视频检索、对象替换和视频融合等多种计算机视觉技术的基础。

alternating optimization的例子全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：交替优化方法（Alternating Optimization）是一种在优化问题中常用的方法，它通过交替更新多个变量来逐步优化整体目标函数。

在实际应用中，交替优化方法被广泛应用于各种领域，如机器学习、图像处理、信号处理等。

本文将通过一个简单的例子来介绍交替优化方法的原理和应用。

假设我们有一个二元分类问题，目标是要找到一个分类器，将两类样本正确地分开。

我们使用支持向量机（SVM）作为分类器，并采用交替优化方法来求解SVM的参数。

假设我们的目标函数是：\[\min_{w,b} \frac{1}{2}||w||^2 + C\sum_{i=1}^{n} max(0,1-y_i(w\cdot x_i + b))\]\(w\)是权重向量，\(b\)是偏置项，\(C\)是正则化参数，\((x_i,y_i)\)是样本数据，\(y_i \in \{-1, 1\}\)表示样本的类别。

为了求解上述优化问题，我们可以采用交替优化方法。

具体步骤如下：1. 初始化参数\(w\)和\(b\)为0；2. 交替更新参数\(w\)和\(b\)，直到收敛：- 固定\(b\)，更新\(w\)：根据上述目标函数的梯度，我们可以用梯度下降法更新权重向量\(w\)；- 固定\(w\)，更新\(b\)：更新偏置项\(b\)，使得约束条件\(1-y_i(w\cdot x_i + b) \leq 0\)成立；3. 重复步骤2，直到收敛。

通过交替更新\(w\)和\(b\)，我们可以逐步优化SVM的参数，使得分类器能够更好地拟合训练数据，并达到更好的分类性能。

交替优化方法的优点在于它能够在参数空间中高效地搜索最优解，同时能够处理复杂的非凸优化问题。

除了在机器学习中的应用，交替优化方法还被广泛应用于其他领域。

在图像处理中，交替优化方法可以用于图像去噪、图像超分辨率、图像分割等任务中。

分布式交替优化算法和admm算法分布式交替优化算法（Distributed Alternating Direction Method of Multipliers，简称DADMM）和ADMM算法（Alternating Direction Method of Multipliers）都是用于解决大规模优化问题的算法，它们在分布式计算和优化领域有着广泛的应用。

首先，让我们来看看分布式交替优化算法。

DADMM是一种分布式优化算法，适用于解决大规模的凸优化问题，特别是带有约束条件的问题。

它通过将原始问题分解成多个子问题，并在多个计算节点上进行并行计算，然后通过交替更新的方式进行信息交换和协调，最终得到全局最优解。

DADMM算法的优点在于能够充分利用分布式计算资源，加快求解速度，并且具有较好的收敛性能。

接下来是ADMM算法，ADMM算法也是一种用于求解凸优化问题的算法，它通过引入拉格朗日乘子和交替方向的方式来求解带有约束条件的优化问题。

ADMM算法在求解分布式优化问题时，可以将原始问题分解为多个子问题，并在每个计算节点上进行局部计算，然后通过交替更新的方式进行信息交换和协调，最终得到全局最优解。

ADMM算法在处理带有结构化约束的优化问题时表现出色，例如稀疏优化、低秩矩阵优化等。

从应用角度来看，DADMM算法和ADMM算法都在分布式机器学习、图像处理、信号处理等领域得到了广泛的应用。

它们能够有效地解决大规模数据下的优化问题，提高计算效率和算法收敛速度。

此外，它们在分布式计算环境下具有良好的可扩展性和鲁棒性，能够适应不同的计算资源和网络环境。

总的来说，DADMM算法和ADMM算法都是在分布式优化领域具有重要意义的算法，它们通过分解原始问题、交替更新和信息交换的方式，能够有效地解决大规模优化问题，具有良好的收敛性和可扩展性，是分布式计算和优化领域的重要研究方向之一。

凸优化算法原理及讲解
嘿，朋友们！今天咱来聊聊凸优化算法原理呀！这玩意儿就像是一把神奇的钥匙，能打开好多难题的大门呢！
你看啊，凸优化算法就好像是一个聪明的导航员。

咱平时出门找路，要是没有个靠谱的导航，那不得晕头转向呀！凸优化算法也是这样，它能在复杂的数据海洋里给咱指明方向。

想象一下，那些数据就像是一群调皮的小孩子，到处乱跑。

而凸优化算法呢，就能把这些小孩子都管得服服帖帖的，让它们按照一定的规则排好队，找到最优的解决方案。

它是怎么做到的呢？这就涉及到一些专业的知识啦！比如说，它会利用一些特殊的性质和规则，来判断哪个方向是最好的。

这就好像咱走路，肯定是挑平坦好走的路走呀，总不能专挑那些坑坑洼洼的吧！
凸优化算法还特别厉害的一点是，它能处理各种各样的问题。

不管是让工厂怎么安排生产最省钱，还是让物流怎么运输最快捷，它都能搞定！这多牛呀！
而且哦，凸优化算法可不是一成不变的。

它就像一个爱学习的好学生，会不断地改进自己，让自己变得更厉害。

随着科技的发展，它也在不断地进化呢！
咱生活中的很多地方都有它的影子。

比如说，咱手机上的那些智能应用，说不定就用到了凸优化算法呢！它在背后默默地工作，让咱的生活变得更方便、更高效。

说真的，凸优化算法真的是个宝呀！咱可得好好了解了解它，说不定哪天就能派上大用场呢！你说是不是？它就像一个隐藏的高手，不声不响地为我们解决着各种难题。

所以呀，别小看了这个凸优化算法哦！它虽然听起来有点高深莫测，但其实真的很有趣，也很有用呢！让我们一起好好探索它的奥秘吧！。

一、介绍ADMM算法我们来介绍一下ADMM算法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM），这是一种用于求解凸优化问题的迭代算法。

ADMM算法最初由Gabay和Mercier在1976年提出，被广泛应用于信号处理、统计学、机器学习和图像处理等领域。

它的优势在于能够处理带约束的优化问题，并且对于大规模问题有较好的收敛性能。

在许多实际问题中，ADMM算法都被证明有效且高效。

二、ADMM算法的基本思想1. ADMM算法的基本形式ADMM算法是一种交替方向乘子方法，它的基本形式如下：\[\begin{aligned}&\min_{x,z} \quad f(x) + g(z)\\&\text{subject to} \quad Ax + Bz = c\end{aligned}\]其中，\(f(x)\)和\(g(z)\)是凸函数，\(A\in\mathbb{R}^{m\times n}\)，\(B\in\mathbb{R}^{m\times p}\)，\(c\in\mathbb{R}^{m}\)。

ADMM算法通过引入拉格朗日乘子进行求解，具体的迭代过程为：\[\begin{aligned}&x^{k+1} = \arg\min_x \left\{ f(x) + \frac{\rho}{2} \|Ax + Bz^k - c + u^k\|^2_2 \right\}\\&z^{k+1} = \arg\min_z \left\{ g(z) + \frac{\rho}{2}\|Ax^{k+1} + Bz - c + u^k\|^2_2 \right\}\\&u^{k+1} = u^k + Ax^{k+1} + Bz^{k+1} - c\end{aligned}\]其中，\(\rho\)是一个正的步长参数，\(u^k\)是拉格朗日乘子序列。

专利名称：视频对象分段方法
专利类型：发明专利
发明人：黄崇仁,李政旻,廖怡钦,赖荣沧申请号：CN200610166980.8
申请日：20061215
公开号：CN101201934A
公开日：
20080618
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种视频对象分段方法，包括接收一图像的一像素，其中上述像素具有一对应位置，计算上述像素的像素值与前一图像的对应位置的像素值的差值。

利用此差值与上述像素进行多层式背景登录，以取出一背景。

利用取出的背景去除图像的背景区域。

此外，去除图像及背景的亮度平均值，以避免光源变动、闪烁造成亮度不均等问题，使对象分段错误。

申请人：财团法人工业技术研究院
地址：中国台湾新竹县
国籍：CN
代理机构：北京市柳沈律师事务所
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admm算法原子范数
ADMM算法即交替方向乘子分解算法（Alternating Direction Method of Multipliers）。

它是一种求解凸优化问题的迭代算法，并且在处理带有线性约束、稀疏性或者低秩约束的优化问题时非常高效。

原子范数（Atomic Norm）是指一种凸函数，可以用来描述向量的稀疏性。

给定一个向量x，原子范数可以表示为x _A，其中A是一个特定的矩阵。

原子范数在稀疏信号重构、框架化压缩感知等领域有很多应用，可以用来处理具有稀疏性概率模型的信号恢复问题。

ADMM算法在解决带有原子范数约束的优化问题时非常有用。

可以将原子范数的正则化项引入到目标函数中，并使用ADMM算法进行求解。

ADMM算法在每一次迭代中分别对目标函数中的各个变量进行更新，并通过一个乘子变量来协调各个变量的同时更新。

具体求解带有原子范数约束的优化问题的ADMM算法的更新步骤如下：
1. 初始化变量x, z, u。

2. 固定u和z，求解更新变量x的子问题：
minimize_x f(x) + (ρ/2) x - z + u ^2
其中ρ是一个正则化参数。

3. 更新变量z的子问题：
minimize_z g(z) + (ρ/2) x - z + u ^2
其中g(z)是原子范数的函数。

4. 更新乘子变量u：
u = u + x - z
5. 重复第2-4步骤，直到满足停止准则。

通过交替地更新变量x和z，并通过乘子变量u来协调它们的更新，最终可以得到收敛于原子范数稀疏解的优化问题的解。

admm算法matlab仿真
ADMM（交替方向乘子法）是一种用于解决凸优化问题的算法，
它结合了迭代求解和分裂技术。

在MATLAB中进行ADMM算法的仿真
可以分为以下几个步骤：
1. 确定优化问题，首先，需要明确要解决的优化问题以及问题
的约束条件。

ADMM通常用于解决带有线性约束的凸优化问题，如最
小化一个凸函数加上一些约束条件。

2. 编写MATLAB函数，根据确定的优化问题，编写MATLAB函数
来表示目标函数、约束条件等。

这些函数可以包括目标函数的计算、梯度计算、约束条件的计算等。

3. 实现ADMM算法，在MATLAB中，可以编写ADMM算法的主要
迭代过程。

这包括将优化问题分解为子问题、交替更新变量、更新
乘子等步骤。

4. 参数设置，确定ADMM算法的参数，如迭代次数、收敛精度等。

5. 仿真实验，使用编写的ADMM算法和相关函数，对所选定的
优化问题进行仿真实验。

在实验过程中，需要记录每次迭代的目标
函数值、变量的更新情况等信息。

6. 结果分析，对仿真实验的结果进行分析，包括收敛速度、最
终收敛结果的准确性等方面。

需要注意的是，在实际的ADMM算法仿真过程中，可能会遇到一
些数值稳定性、收敛性等问题，需要对算法进行调优和改进。

另外，还可以考虑使用MATLAB中优化工具箱中的一些函数来辅助实现ADMM算法。

总之，通过以上步骤，可以在MATLAB中进行ADMM算法的仿真
实验，并得到相应的优化结果。

希望这些信息能够帮助到你。

一种用于视频对象分割的仿U形网络摘要：视频对象分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从视频序列中准确地分割出感爱好的目标对象。

本文提出了，通过引入编码器-解码器结构和跳动毗连，实现了高效准确的视频对象分割。

仿U形网络将视频序列作为输入，经过编码和解码过程，最终得到逐帧的对象分割结果。

试验证明，该方法在多个数据集上具有优异的性能。

1. 引言计算机视觉领域的探究已经取得了很大的进展，特殊是视频对象分割。

视频对象分割是将感爱好的目标对象从视频序列中准确地分割出来的任务。

它在许多领域中具有广泛的应用，如视频编辑、无人驾驶、虚拟现实等。

目前，浩繁方法已经被提出来解决视频对象分割问题，但依旧存在一些挑战，如准确性、效率和鲁棒性等。

因此，本文提出了，旨在提高视频对象分割的准确性和效率。

2. 相关工作目前，已经有浩繁方法用于视频对象分割，其中一种比较经典的方法是基于深度进修的方法。

这些方法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取视频序列中的特征，并依据特征进行像素级别的分类。

其中，U形网络是一种分外经典的网络结构，它将编码器和解码器相结合，通过跳动毗连来恢复图像的空间区分率。

这种结构在静态图像分割任务中取得了较好的效果。

3. 方法为了应用U形网络来解决视频对象分割问题，我们对传统的U 形网络进行了一些改进。

起首，我们添加了一个时间维度的卷积层，以处理视频序列数据。

其次，我们引入了光流场来抓取视频序列中的动态信息。

最后，我们使用空间注意力机制来进一步提高对象分割的准确性。

详尽而言，我们的网络结构包括编码器和解码器。

编码器由多个卷积层和池化层组成，用于提取视频序列中的空间和时间特征。

解码器由多个反卷积层和上采样层组成，用于将编码得到的特征图恢复为原始视频的尺寸，并输出每个像素的分类结果。

在编码器和解码器之间，我们添加了跳动毗连，用于将编码器中的特征与解码器中的特征相结合，以提高分割结果的准确性。

为了抓取视频序列中的动态信息，我们还引入了光流场。

一种基于形态学滤波的视频对象空间分割新策略王煜坚;高建坡;吴镇扬【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2007(012)006【摘要】视频对象提取是现代信息科学领域的一个研究热点.为了改进常见的视频对象时空分割方法,提取具有理想边缘的视频对象,本文提出了一种新颖的结合交替顺序重建滤波和自适应阈值判别的空间分水岭分割策略.该策略中结构元素逐渐变大的形态学开闭重建迭代使得分水岭分割所获区域数大大减少,有效地避免了复杂的区域融合.同时,迭代过程使得对象边缘像素的梯度与前景、背景中平坦区域内部像素的梯度更易区分,从而能够应用自适应阈值算法进一步消除由局部梯度极值造成的分割小区域.应用基于该策略的时空分割方法对标准测试序列进行分割实验,实验结果表明,该策略能够带来令人满意的空间分割结果,有助于提高视频对象时空分割方法的主客观性能.此外,该策略能够自动确定交替顺序重建滤波器中结构元素的大小以及非线性判别的阈值,算法的通用性和易用性较好.【总页数】7页(P1018-1024)【作者】王煜坚;高建坡;吴镇扬【作者单位】东南大学信息科学与工程学院,南京,210096;东南大学信息科学与工程学院,南京,210096;东南大学信息科学与工程学院,南京,210096【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.一种基于空间分割前向竞争网络的性能探讨 [J], 徐晨曦;陈光(礻禹)2.一种应用形态学滤波的视频对象时空分割算法 [J], 王煜坚;高建坡;吴镇扬3.一种基于解空间分割的并行遗传算法 [J], 冯勇;郭军;徐红艳;付潇莹4.一种改进的基于目标空间分割的多目标进化算法 [J], 任长安;李智勇;陈友文5.一种基于噪声点邻域的形态学滤波算法研究 [J], 文福林;张凯;蒲锋;汤素丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

ADMM算法理论与应用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于解决带等式约束的凸优化问题的迭代算法。

ADMM算法最早由Gabay和Mercier于1976年提出，这个算法基于一种叫做Lagrange乘子法的优化方法，并在最近几十年里得到了广泛的应用和研究。

ADMM算法的基本思想是将原始的问题分解为若干个子问题，然后通过交替求解每个子问题来逼近原始问题的解。

具体来说，对于一个包含n 个变量和m个约束的凸优化问题，ADMM算法的迭代步骤可以概括为以下三个子问题的交替求解：1.更新原始变量：固定其他变量不变，通过求解一个关于待更新变量的无约束问题来更新该变量的值。

2. 更新辅助变量：根据原始变量的更新结果和Lagrange乘子，通过求解一个关于辅助变量的子问题来更新辅助变量的值。

3. 更新Lagrange乘子：通过Lagrange乘子的更新规则来更新乘子的值。

在稀疏信号重构和图像恢复领域，ADMM算法被广泛用于处理具有稀疏性的信号和图像。

通过引入L1正则化项，将原始问题转化为一个带有等式约束的凸优化问题，然后利用ADMM算法求解该问题的最优解。

ADMM 算法在这些问题中能够很好地利用信号或图像的稀疏性，并获得较好的重构效果。

在机器学习和统计学习领域，ADMM算法被广泛应用于处理带有约束的优化问题。

例如，ADMM算法可以用于求解Lasso回归问题、支持向量机问题和最小二乘支持向量机问题等。

通过引入L1正则化项和L2范数惩罚项，将原始问题转化为一个带有等式约束的凸优化问题，然后利用ADMM算法求解该问题的最优解。

总之，ADMM算法是一种非常实用的优化算法，可以有效地求解带有等式约束的凸优化问题。

它的理论基础扎实，应用范围广泛。

随着计算机性能的提高和算法的改进，ADMM算法在实际问题中的应用前景非常广阔。

ADMM算法原理和实例讲解ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers，交替方向乘子法）是一种用于解决分布式优化问题的迭代算法。

它通过将原始问题转化为一系列子问题，并使用乘子更新来实现求解。

在本文中，将详细介绍ADMM算法的原理和一个实际问题的求解实例。

**ADMM算法原理**1.初始化变量：设置原始问题的变量和乘子的初始值。

2.循环迭代：在每次迭代中，交替更新原始问题的变量和乘子。

3.变量更新：更新原始问题的变量，使之最小化目标函数。

4.乘子更新：对于每个约束条件，更新对应的乘子。

5.收敛判断：判断迭代是否收敛，如果满足条件则停止迭代。

以下是ADMM算法的数学表达式：首先，假设原始问题是一个凸优化问题：minimize f(x) + g(z)subject to Ax + Bz = c其中，x和z分别是原始问题的变量，f(x)和g(z)是分别对应变量的凸目标函数，A、B和c是约束条件矩阵和向量。

在ADMM算法中，通过引入拉格朗日乘子y，将约束条件转化为原始问题的松弛形式：minimize f(x) + g(z)subject to Ax + Bz - c = 0然后，将松弛约束条件分别加入到每个变量的目标函数中，在更新变量时，可以分别进行求解。

具体更新步骤如下：1.更新变量x：固定其他变量z和y，最小化f(x)+(ρ/2)，Ax+Bz-c+y，₂²，其中ρ是算法参数。

2.更新变量z：固定其他变量x和y，最小化g(z)+(ρ/2)，Ax+Bz-c+y，₂²。

3.更新乘子y：固定其他变量x和z，更新乘子y=y+ρ(Ax+Bz-c)。

4.判断停止条件：检查是否满足收敛条件，常见的判断方式是计算原始问题变量的相对误差。

以上步骤循环迭代，直到满足收敛条件。

**ADMM算法实例**假设有一个分布式线性回归问题minimize (1/2) sum(，Aᵢx - bᵢ，₂²)subject to Cx = d其中，Aᵢ和bᵢ是分布式数据集的输入矩阵和向量，Cx=d是分布式约束条件，x是线性回归问题的变量。

admm算法matlab代码ADMM算法（Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于解决凸优化问题的迭代算法。

它通过将原问题转化为一系列子问题，并通过交替更新变量的方式逐步逼近最优解。

本文将介绍ADMM算法的基本原理，并给出其在MATLAB中的代码实现。

ADMM算法的基本原理是通过引入拉格朗日乘子，将原问题转化为一系列子问题。

假设我们要求解的原问题为：minimize f(x) + g(z)subject to Ax + Bz = c其中，f(x)和g(z)是凸函数，A和B是已知矩阵，c是已知向量。

ADMM算法的目标是找到x和z的最优解。

首先，我们将原问题转化为增广拉格朗日函数：L(x, z, y) = f(x) + g(z) + y^T(Ax + Bz - c) + (ρ/2) ||Ax + Bz - c||^2其中，y是拉格朗日乘子，ρ是正则化参数。

然后，ADMM算法通过交替更新x、z和y来逐步逼近最优解。

具体的更新步骤如下：1. 更新x：固定z和y，求解以下最小化问题：x^(k+1) = argmin f(x) + (ρ/2) ||Ax + Bz^k - c + (1/ρ)y^k||^22. 更新z：固定x和y，求解以下最小化问题：z^(k+1) = argmin g(z) + (ρ/2) ||Ax^(k+1) + Bz - c + (1/ρ)y^k||^23. 更新y：根据拉格朗日乘子更新规则，更新y：y^(k+1) = y^k + ρ(Ax^(k+1) + Bz^(k+1) - c)4. 判断终止条件：如果满足终止条件，则停止迭代；否则，返回步骤1。

下面是ADMM算法在MATLAB中的代码实现：```matlabfunction [x, z] = admm_algorithm(A, B, c, f, g, rho, max_iter, tol)% 初始化变量[m, n] = size(A);x = zeros(n, 1);z = zeros(n, 1);y = zeros(m, 1);% 迭代更新for iter = 1:max_iter% 更新xx = argmin(@(x) f(x) + (rho/2) * norm(A*x + B*z - c +(1/rho)*y)^2, x);% 更新zz = argmin(@(z) g(z) + (rho/2) * norm(A*x + B*z - c +(1/rho)*y)^2, z);% 更新yy = y + rho * (A*x + B*z - c);% 判断终止条件if norm(A*x + B*z - c) < tolbreak;endendendfunction argmin_val = argmin(func, x0)options = optimoptions('fminunc', 'Display', 'off');argmin_val = fminunc(func, x0, options);end```在使用该代码时，需要提供A、B、c、f、g等参数，并设置最大迭代次数和终止条件的容差。