Nuevo algoritmo de búsqueda de armonía global para problemas generales de complementariedad lineal
Autores: Yong, Longquan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Nuevo algoritmo de búsqueda de armonía global para problemas generales de complementariedad lineal
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Problema de complementariedad lineal
Función de PCN
Modelo de optimización no restringido
Nueva búsqueda global de armonía
Tasa de convergencia
Múltiples soluciones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
El problema de complementariedad lineal (LCP) es estudiado. Después de reformar el LCP general como el sistema de ecuaciones no lineales mediante la función NCP, el LCP es equivalente a resolver un modelo de optimización no restringido, que puede resolverse mediante un algoritmo recientemente propuesto llamado búsqueda armónica global novedosa (NGHS). El algoritmo NGHS puede superar la desventaja de los métodos de punto interior. Los resultados numéricos muestran que el algoritmo NGHS tiene una tasa de convergencia más alta que las otras variantes de HS. Para el LCP con una solución única, NGHS converge a su solución única. Para el LCP con múltiples soluciones, NGHS puede encontrar tantas soluciones como sea posible. Mientras tanto, para el LCP no resoluble, todos los algoritmos se terminan en la solución con el error mínimo.
Descripción
El problema de complementariedad lineal (LCP) es estudiado. Después de reformar el LCP general como el sistema de ecuaciones no lineales mediante la función NCP, el LCP es equivalente a resolver un modelo de optimización no restringido, que puede resolverse mediante un algoritmo recientemente propuesto llamado búsqueda armónica global novedosa (NGHS). El algoritmo NGHS puede superar la desventaja de los métodos de punto interior. Los resultados numéricos muestran que el algoritmo NGHS tiene una tasa de convergencia más alta que las otras variantes de HS. Para el LCP con una solución única, NGHS converge a su solución única. Para el LCP con múltiples soluciones, NGHS puede encontrar tantas soluciones como sea posible. Mientras tanto, para el LCP no resoluble, todos los algoritmos se terminan en la solución con el error mínimo.