Previous Page 2

Displaying 21 – 31 of 31

Showing per page

Random perturbation of the variable metric method for unconstrained nonsmooth nonconvex optimization

Abdelkrim El Mouatasim, Rachid Ellaia, José Souza de Cursi (2006)

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

We consider the global optimization of a nonsmooth (nondifferentiable) nonconvex real function. We introduce a variable metric descent method adapted to nonsmooth situations, which is modified by the incorporation of suitable random perturbations. Convergence to a global minimum is established and a simple method for the generation of suitable perturbations is introduced. An algorithm is proposed and numerical results are presented, showing that the method is computationally effective and stable....

Un algoritmo de programación geométrica basado en funciones penalidad-multiplicadoras.

Eduardo Ramos Méndez (1986)

Trabajos de Investigación Operativa

El trabajo presenta un nuevo algoritmo para la resolución de un problema de porgramación geométrica primal transformado. El método se basa en las técnicas de tipo lagrangiano aumentado y utiliza como penalidad funciones derivadas de la exponencial para las restricciones con un único término, y de la pérdida cuadrática para las restricciones con más de un término. El problema resultante se resuelve por medio de un método lagrangiano con iteración de tipo Newton, y los parámetros de penalización se...

Currently displaying 21 – 31 of 31

Previous Page 2