Un método de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexa en espacios Euclidianos
DOI:
https://doi.org/10.15381/pes.v22i1.16125Palabras clave:
Método de punto proximal; función cuasi-convexa; optimización multiobjetivo; subdiferencial de Clarke; subdiferencial de FréchetResumen
En este artículo presentamos un método de punto proximal escalarizado inexacto para resolver problemas irrestrictos de minimización multiobjetivo cuasiconvexas definidos en espacios Euclidianos, donde las funciones vectoriales son localmente Lipschitz. Bajo algunas hipótesis naturales, probamos que la sucesión generada por el método está bien definida, y converge globalmente. Seguidamente proporcionando al método propuesto dos criterios de error, se obtienen dos variantes del mismo, y se prueba que las sucesiones generadas por cada una de estas variantes, convergen hacia un punto crítico Pareto-Clarke del problema.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2019 Revistas Investigacion
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).