Estrategia de región de confianza para problemas de optimización multiobjetivo no convexos
Un algoritmo basado en región de confianza es considerado para el problema de optimización multiobjetivo no convexo sin restricciones. Éste es una generalización del algoritmo propuesto por Fliege, Graña Drummond y Svaiter en 2009 para problemas convexos. En forma similar al caso escalar en cada...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | tesis doctoral |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2013
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2463 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Un algoritmo basado en región de confianza es considerado para el problema
de optimización multiobjetivo no convexo sin restricciones. Éste es una
generalización del algoritmo propuesto por Fliege, Graña Drummond y Svaiter
en 2009 para problemas convexos. En forma similar al caso escalar en
cada iteración se resuelve un subproblema y se evalua el paso. Las nociones
de condiciones de decrecimiento predicho es adaptada al caso vectorial. Se
introduce una regla para adaptar el radio de la regi´on de confianza. Bajo
hipótesis de diferenciabilidad, el algoritmo converge a puntos que satisfacen
una condición necesaria para ser Pareto y en el caso convexo a puntos Pareto
optimales. En el caso convexo la sucesión generada por el algoritmo converge
a un punto Pareto que satisface, como el algoritmo de Fliege y sus colaboradores,
condiciones necesarias y suficientes. Bajo hipótesis locales estándares
el algoritmo converge con velocidad q-cuadrática. |
|---|