Uma Nova Classe de Algoritmos Proximais para o Problema de Complementariedade Não-Linear
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Publicações do PESC
Consideramos novos métodos de regularização proximal com métrica variável para resolver o problema de complementariedade não-linear com Po-funções. Estabelecemos propriedades de convergência global quando o conjunto solução do problema de complementariedade não-linear é não-vazio e limitado. Além disso, sem assumir a limitação do conjunto solução, mostramos que a sequência exata gerada por um dos algo ritmos forma uma sequência minimizante para a função Lagrangiano implícita.
We consider new variable metric proximal regularization method for solving the nonlinear complementarity problem for Po functions. We establish global convergence properties under the condition that the solution set of nonlinear complementarity problem is nonempty and bounded. Moreover, without assuming the boundedness of the solution set, we show that the exact sequence generated by a of algorithm form a minimization sequence for the implicit Lagrangian function.