UNA EXTENSIÓN DEL MÉTODO SUBGRADIENTE PARA FUNCIONES CUASICONVEXAS
DOI:
https://doi.org/10.15381/pes.v15i1.9599Palabras clave:
análisis convexo, optimización no diferenciable, funciones cuasicouvexas, método subgradiente.Resumen
En el presente trabajo, consideramos el problema de minimizar una función continua, cuasiconvexa y Holder sobre el conjunto optimal, no necesariamente diferenciable. Para esto utilizamos las direcciones normalizadas del cono normal de los conjuntos de nivel de la función y elegimos los pasos basándonos en el conocimiento del valor óptimo de la función objetivo, también presentamos un ejemplo y su implementación computacional en Matlab.Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2012 Frank Navarro Rojas, Tomás Alberto Núñez Lay
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
LOS AUTORES RETIENEN SUS DERECHOS:
a) Los autores retienen sus derechos de marca y patente, y tambien sobre cualquier proceso o procedimiento descrito en el artículo.
b) Los autores retienen el derecho de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente el artículo publicado en la revista Pesquimat (por ejemplo, colocarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en la revista Pesquimat.
c) Los autores retienen el derecho a hacer una posterior publicación de su trabajo, de utilizar el artículo o cualquier parte de aquel (por ejemplo: una compilación de sus trabajos, notas para conferencias, tesis, o para un libro), siempre que indiquen la fuente de publicación (autores del trabajo, revista, volumen, numero y fecha).