Resumen de Una extensión del método subgradiente para funciones cuasiconvexas

Frank Navarro Rojas, Tomás Alberto Núñez Lay

• español

  En el presente trabajo, consideramos el problema de minimizar una función continua, cuasiconvexa y Holder sobre el conjunto optimal, no necesariamente diferenciable. Para esto utilizamos las direcciones normalizadas del cono normal de los conjuntos de nivel de la función y elegimos los pasos basándonos en el conocimiento del valor óptimo de la función objetivo, también presentamos un ejemplo y su implementación computacional en Matlab.

• English

  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.