Enfoque de penalización de orden inferior completamente suave para resolver problemas de complementariedad mixta de cono de segundo orden
Autores: Wu, Qiong; Hao, Zijun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Enfoque de penalización de orden inferior completamente suave para resolver problemas de complementariedad mixta de cono de segundo orden
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método de penalización
Cono de segundo orden
Funciones de suavizado
Ecuaciones de penalización de orden inferior asintóticamente suaves
Experimentos numéricos
Perfil de rendimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se estudia un método de penalización de orden inferior completamente suave para resolver un problema de complementariedad mixta de cono de segundo orden (SOCMCP). Se tienen en cuenta cuatro tipos distintos de funciones de suavización. Según este método, SOCMCP se aproxima mediante ecuaciones de penalización de orden inferior completamente suaves asintóticamente (CSLOPEs), que incluyen parámetros de penalización y suavización. Bajo suposiciones suaves, los resultados principales muestran que a medida que el parámetro de penalización se acerca al infinito positivo y el parámetro de suavizado disminuye monótonamente a cero, la secuencia de soluciones de CSLOPEs asintóticos converge exponencialmente a la solución de SOCMCP. Se desarrolla un algoritmo basado en este enfoque y experimentos numéricos demuestran su viabilidad. Se presenta el perfil de rendimiento de cuatro funciones de suavización específicas. Los resultados finales muestran que el rendimiento numérico de CSLOPEs es mejor que el de un método de penalización de orden inferior similarmente suave.
Descripción
En este documento, se estudia un método de penalización de orden inferior completamente suave para resolver un problema de complementariedad mixta de cono de segundo orden (SOCMCP). Se tienen en cuenta cuatro tipos distintos de funciones de suavización. Según este método, SOCMCP se aproxima mediante ecuaciones de penalización de orden inferior completamente suaves asintóticamente (CSLOPEs), que incluyen parámetros de penalización y suavización. Bajo suposiciones suaves, los resultados principales muestran que a medida que el parámetro de penalización se acerca al infinito positivo y el parámetro de suavizado disminuye monótonamente a cero, la secuencia de soluciones de CSLOPEs asintóticos converge exponencialmente a la solución de SOCMCP. Se desarrolla un algoritmo basado en este enfoque y experimentos numéricos demuestran su viabilidad. Se presenta el perfil de rendimiento de cuatro funciones de suavización específicas. Los resultados finales muestran que el rendimiento numérico de CSLOPEs es mejor que el de un método de penalización de orden inferior similarmente suave.