primal-dual(原-对偶)指在优化与运筹学中同时处理“原问题(primal)”与“对偶问题(dual)”的一类思想、方法或算法框架。常见于线性规划、凸优化、网络流与组合优化中,用于利用对偶性来设计更高效或更易分析的算法。(也常写作 primal–dual 或 primal dual。)
/ˈpraɪməl ˈdjuːəl/(也常见 /ˈpraɪməl ˈduːəl/)
We solved the linear program using a primal-dual method.
我们用原-对偶方法求解了这个线性规划问题。
Primal-dual algorithms often update the primal variables and Lagrange multipliers together to enforce constraints while improving the objective.
原-对偶算法常常同时更新原变量与拉格朗日乘子,在改进目标值的同时逐步满足约束。
primal 源自拉丁语 primus(“第一、最初的”),在优化里引申为“原始形式的(原问题)”;dual 源自拉丁语 dualis(“双的、成对的”),在数学中指“对偶的”。二者组合成 primal-dual,强调“原问题—对偶问题”成对出现、相互约束与相互提供界(bound)的关系。