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Método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas usando el subdiferencial de Clarke

Descripción del Articulo

En este trabajo proponemos una extensión del método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas sin restricciones usando el subdiferencial de Clarke. Resolveremos problemas de optimización que tiene la forma: (P) min {f(x) : x ?IR?} Donde f: IR?? IR U{+?} es una función propia semicon...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cano Lengua, Miguel Ángel
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2011
Institución:Universidad Nacional del Callao
Repositorio:UNAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/112
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12952/112
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Proximal point method
Quasiconvex function
Clarke subdiferential
Método del punto proximal
Función cuasi-convexa
Subdiferencial de Clarke
Descripción
Sumario:En este trabajo proponemos una extensión del método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas sin restricciones usando el subdiferencial de Clarke. Resolveremos problemas de optimización que tiene la forma: (P) min {f(x) : x ?IR?} Donde f: IR?? IR U{+?} es una función propia semicontinua inferior.
Método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas usando el subdiferencial de Clarke
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