增广拉格朗日惩罚函数法（Augmented Lagrangian methods）是一类用来求解带约束优化问题的算法。与一般的惩罚函数法相比，相同处在于这类方法也会通过将限制条件化为目标函数的惩罚项，使原问题转变为一无约束优化问题；不同处在于，这类方法还会在目标函数中额外添加用来模仿拉格朗日乘子的一项，这一项与拉格朗日乘子不完全一样。从另一个角度看，无约束目标函数是带约束问题的拉格朗日对偶再加上一个额外的惩罚项（或者称为“增广量”）。这种方法曾被人们称为乘子法。在20世纪70到80年代曾被作为惩罚函