Método de puntos interiores para optimización convexa no diferenciable

• Autor: Cernades Gómez, Jesús
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/22456
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/22456
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Optimización convexa no diferenciable; Subgradiente; Direcciones de búsqueda; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.01

El objetivo principal de esta tesis es resolver un problema de optimización convexa no diferenciable sin restricciones. La técnica que se aplica para solucionar el problema es un método de puntos interiores realizado por Wilhelm P. Freire, José Herskovits, Mario Tanaka Fo y Alfredo Canelas. Este método consiste en generar una secuencia {dk} de direcciones de descenso y factibles en la región interior del epígrafe de la función objetivo y que a su vez generan una secuencia de puntos {xk} donde cada punto de acumulación es solución del problema primal planteado. Se resolvieron algunos problemas test tomados de la literatura para la ejecución del algoritmo del método presentado y se comprobó la eficacia comparando estos resultados con otros métodos de optimización convexa no diferenciables. Finalmente, se terminó dando algunas ideas para la mejora del método estudiado, así como algunas ideas para resolver problemas de optimización no diferenciables con restricciones de igualdad y desigualdad.