拉格朗日乘子法求单目标优化问题的伪代码

以下是使用拉格朗日乘子法求解单目标优化问题的伪代码：

1. 定义目标函数 f(x)
2. 定义等式约束函数 g(x)
3. 定义拉格朗日函数 L(x, λ) = f(x) + λ * g(x)
4. 初始化拉格朗日乘子 λ
5. 对 L(x, λ) 求偏导数，令其等于 0，求解 x 和 λ 的值，得到驻点
6. 如果驻点满足约束条件，则为原问题的最优解；否则，更新拉格朗日乘子 λ，回到步骤 5

需要注意的是，该伪代码中的第 5 步需要使用数值方法来求解，例如牛顿法、梯度下降法等。此外，该伪代码仅适用于等式约束条件的情况，如果存在不等式约束条件，则需要使用 KKT 条件来求解。