Dualidad no convexa y optimización energética

Descripción del Articulo

En este trabajo desarrollamos la teoría clásica de dualidad por medio del lagrangiano clásico, así como la teoría general (basada en la conjugada de Legendre-Fenchel) mediante el lagrangiano aumentado, con el objetivo de eliminar el salto de dualidad que surge cuando tratamos con problemas de optimi...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chulluncuy Reynoso, Americo Andres
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/19700
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14076/19700
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Matemática aplicada
Lagrangiano clásico
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
Descripción
Sumario:En este trabajo desarrollamos la teoría clásica de dualidad por medio del lagrangiano clásico, así como la teoría general (basada en la conjugada de Legendre-Fenchel) mediante el lagrangiano aumentado, con el objetivo de eliminar el salto de dualidad que surge cuando tratamos con problemas de optimización no convexos. En particular estudiaremos el lagrangiano aumentado sharp para un problema de optimización DC, es decir, un problema cuya función objetivo o restricciones es la diferencia de dos funciones convexas. Describimos además los algoritmos de subgradiente y de los planos cortantes para el problema dual aumentado. Finalmente describimos una aplicación a un problema de energía y realizamos una reformulación de este, vía el lagrangiano aumentado sharp, además damos algunos resultados iniciales para resolverlo.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).