Un método de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexa

Descripción del Articulo

Se presenta un método de punto proximal escalarizado inexacto para resolver problemas irrestrictos de minimización multiobjetivo cuasiconvexos definidos en espacios Euclidianos, donde las funciones vectoriales son localmente Lipschitz. Bajo algunas hipótesis naturales, se prueba que la sucesión gene...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cruzado Acuña, Segundo
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/10062
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Funciones convexas
Optimización matemática
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description Se presenta un método de punto proximal escalarizado inexacto para resolver problemas irrestrictos de minimización multiobjetivo cuasiconvexos definidos en espacios Euclidianos, donde las funciones vectoriales son localmente Lipschitz. Bajo algunas hipótesis naturales, se prueba que la sucesión generada por el método está bien definida y converge globalmente. Seguidamente proporcionando al método propuesto dos criterios de error, se obtienen dos variantes del mismo, y se prueba que las sucesiones generadas por cada una de esas variantes, convergen hacia un punto crítico Pareto-Clarke del problema; también se prueba que al dotar a la función vectorial de ciertas condiciones, la tasa de convergencia de uno de estos métodos es lineal y superlineal. Finalmente para validar el método propuesto y los resultados encontrados, se presentan algunos experimentos computacionales.
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Seguidamente proporcionando al método propuesto dos criterios de error, se obtienen dos variantes del mismo, y se prueba que las sucesiones generadas por cada una de esas variantes, convergen hacia un punto crítico Pareto-Clarke del problema; también se prueba que al dotar a la función vectorial de ciertas condiciones, la tasa de convergencia de uno de estos métodos es lineal y superlineal. Finalmente para validar el método propuesto y los resultados encontrados, se presentan algunos experimentos computacionales.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio de Tesis - UNMSMUniversidad Nacional Mayor de San Marcosreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMFunciones convexasOptimización matemáticaComputación - Matemáticashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02Un método de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexainfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Matemática Aplicada con mención en Matemática ComputacionalUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. 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