Look-up in Google Scholar
Title: Un método de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexa
Advisor(s): Papa Quiroz, Erik Alex
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
Issue Date: 2018
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: Se presenta un método de punto proximal escalarizado inexacto para resolver problemas irrestrictos de minimización multiobjetivo cuasiconvexos definidos en espacios Euclidianos, donde las funciones vectoriales son localmente Lipschitz. Bajo algunas hipótesis naturales, se prueba 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 esas variantes, convergen hacia un punto crítico Pareto-Clarke del problema; también se prueba que al dotar a la función vectorial de ciertas condiciones, la tasa de convergencia de uno de estos métodos es lineal y superlineal. Finalmente para validar el método propuesto y los resultados encontrados, se presentan algunos experimentos computacionales.
Discipline: Matemática Aplicada con mención en Matemática Computacional
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Unidad de Posgrado
Grade or title: Magíster en Matemática Aplicada con mención en Matemática Computacional
Juror: Zegarra Garay, María Natividad; Benazic Tomé, Renato Mario; Pérez Núñez, Jhelly Reynaluz; Montoro Alegre, Edinson Raúl
Register date: 12-Mar-2019; 12-Mar-2019



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons