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...
Autores: | , |
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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 |
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Algoritmo abstracto de épsilon-descenso generalizadoAbstract generalized epsilon-descent algorithmCastillo Ventura, EstéfanyPapa Quiroz, Erik AlexCastillo Ventura, EstéfanyPapa Quiroz, Erik AlexNon-smooth optimizationnon-convex optimizationcoercive functiondescent methodsrelative errorscalar errorsOptimización no suaveoptimización no convexafunción coercivamétodos de descensoerror relativoerrores escalaresDado 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.Given the problem of minimizing a possibly non-convex and non-smooth function in Euclidean space, we present an abstract generalized ϵ-descent algorithm. This algorithm is motivated by the abstract convergence of descent methods introduced by Attouch et al. section 2 (Math Program Ser A, 137: 91-129, 2013) with one essential difference, we consider scalar errors in each approximation. As a result, we obtain that all accumulation points of the sequences generated by algorithms satisfying the conditions of the abstract algorithm are generalized critical limit points.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas2022-12-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/2436410.15381/pesquimat.v25i2.24364Pesquimat; Vol. 25 No. 2 (2022); 70-91Pesquimat; Vol. 25 Núm. 2 (2022); 70-911609-84391560-912Xreponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/24364/19014Derechos de autor 2022 Estéfany Castillo Ventura, Erik Alex Papa Quirozhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/243642022-12-30T23:32:46Z |
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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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