Algoritmo abstracto de épsilon-descenso generalizado
DOI:
https://doi.org/10.15381/pesquimat.v25i2.24364Palabras clave:
Optimización no suave, optimización no convexa, función coerciva, métodos de descenso, error relativo, errores escalaresResumen
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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Derechos de autor 2022 Estéfany Castillo Ventura, Erik Alex Papa Quiroz
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