UNA EXTENSIÓN DEL MÉTODO SUBGRADIENTE PARA FUNCIONES CUASICONVEXAS
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...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
2014-09-01
|
| Series: | Pesquimat |
| Subjects: | |
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| author | Frank Navarro Rojas Tomás Alberto Núñez Lay |
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| author_sort | Frank Navarro Rojas |
| collection | DOAJ |
| description | 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. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| language | Spanish |
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| publishDate | 2014-09-01 |
| publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
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| series | Pesquimat |
| spelling | doaj.art-b331690fbed440d9ba531bc936cd4b882022-12-22T02:20:42ZspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPesquimat1560-912X1609-84392014-09-0115110.15381/pes.v15i1.95998579UNA EXTENSIÓN DEL MÉTODO SUBGRADIENTE PARA FUNCIONES CUASICONVEXASFrank Navarro Rojas0Tomás Alberto Núñez Lay1Facultad de Ciencias Matemáticas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.Facultad de Ciencias Matemáticas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.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.http://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9599análisis convexooptimización no diferenciablefunciones cuasicouvexasmétodo subgradiente. |
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