Algoritmo abstracto de épsilon-descenso generalizado

Descripción del Articulo

Dado el problema de minimizar una función posiblemente no convexa y no suave en el espacio euclidiano, presentamos un algoritmo abstracto de ϵ-descenso generalizado. Este algoritmo está motivado por la convergencia abstracta de métodos de descenso demostrada en Attouch et al. sección 2 (Math Program...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Castillo Ventura, Estéfany, Papa Quiroz, Erik Alex
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/24364
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/24364
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Non-smooth optimization
non-convex optimization
coercive function
descent methods
relative error
scalar errors
Optimización no suave
optimización no convexa
función coerciva
métodos de descenso
error relativo
errores escalares
Descripción
Sumario:Dado el problema de minimizar una función posiblemente no convexa y no suave en el espacio euclidiano, presentamos un algoritmo abstracto de ϵ-descenso generalizado. Este algoritmo está motivado por la convergencia abstracta de métodos de descenso demostrada en Attouch et al. sección 2 (Math Program Ser A, 137: 91–129, 2013) con una diferencia escencial, consideramos errores escalares en cada aproximación. Como resultado obtenemos, que todo punto de acumulación de las sucesiones generadas por algoritmos que cumplen con las codiciones del algoritmo abstracto son puntos críticos limite generalizados.
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