Una extensión del método subgradiente para funciones cuasiconvexas

Navarro Rojas, Frank ^[1] ; Núñez Lay, Tomás Alberto ^[1]
1. [1] Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  
  Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  
  Perú
Localización: Pesquimat, ISSN-e 1609-8439, ISSN 1560-912X, Vol. 15, Nº. 1, 2012
Idioma: español
DOI: 10.15381/pes.v15i1.9599
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Resumen
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  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.
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  In this work, we consider the problem of minimizing a quasiconvex, continue and Hölder function on the set optimal, not necessarily differentiable. We use the normalized direction of the normal con e of the set level of function and employ the stepsize rule based in knowledge of the optimal value of the objective function; we also present an example and us computational implementations in Matlab.