Sobre el método de subgradiente para problemas de equilibrio
Autores: Moudafi, Abdellatif
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Sobre el método de subgradiente para problemas de equilibrio
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Resultados de convergencia
Algoritmo de subgradiente
Problemas de equilibrio
Continuidad de Lipschitz
Resultado de complejidad
Problemas de equilibrio monótono
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Los resultados de convergencia del algoritmo de subgradiente para problemas de equilibrio se obtuvieron principalmente utilizando una suposición de continuidad de Lipschitz en las bifunciones dadas. En este documento, primero proporcionamos un resultado de complejidad para problemas de equilibrio monótonos sin asumir continuidad de Lipschitz. Además, damos un resultado de convergencia del valor de la secuencia promediada de iterados más allá de la continuidad de Lipschitz. A continuación, derivamos una tasa de convergencia en términos de la distancia al conjunto solución basándonos en una condición de crecimiento. También se mencionan aplicaciones a la minimización convexa y problemas min-max. Estas ideas y resultados merecen ser desarrollados y refinados aún más.
Descripción
Los resultados de convergencia del algoritmo de subgradiente para problemas de equilibrio se obtuvieron principalmente utilizando una suposición de continuidad de Lipschitz en las bifunciones dadas. En este documento, primero proporcionamos un resultado de complejidad para problemas de equilibrio monótonos sin asumir continuidad de Lipschitz. Además, damos un resultado de convergencia del valor de la secuencia promediada de iterados más allá de la continuidad de Lipschitz. A continuación, derivamos una tasa de convergencia en términos de la distancia al conjunto solución basándonos en una condición de crecimiento. También se mencionan aplicaciones a la minimización convexa y problemas min-max. Estas ideas y resultados merecen ser desarrollados y refinados aún más.