Obtenga beneficios adicionales
Aún no tiene una suscripción a Virtual Pro?
Para acceder a este contenido se requiere una suscripción
Obtenga beneficios adicionales
Aún no tiene una suscripción a Virtual Pro?
Para acceder a este contenido se requiere una suscripción
Se presenta un nuevo método de región de confianza, que combina la técnica de búsqueda de línea no monótona, una regla de actualización autoadaptativa para el radio de la región de confianza, y la técnica de ponderación para la relación entre la reducción real y la reducción predicha. Bajo suposiciones razonables, se establece la convergencia global del método para la optimización no convexa sin restricciones. Los resultados numéricos muestran que el nuevo método es eficiente y robusto para resolver problemas de optimización sin restricciones.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Algunas condiciones suficientes para la estrellidez y la convexidad de orden
Artículo:
Diseño de un Modelo de Análisis Envolvente de Datos de Red Difusa Intuicionista para la Evaluación de Eficiencia de Unidades de Toma de Decisiones con Estructuras de Dos Etapas
Artículo:
Un problema mixto con una condición integral de dos variables espaciales para una ecuación parabólica con el operador de Bessel.
Artículo:
Algoritmo rápido para generar soluciones viables de disposición de instalaciones de producción basadas en la segmentación de planos
Artículo:
Operadores de convolución fuertemente singulares en espacios de Hardy de tipo Herz con exponente variable.
Virtual Pro es un portal virtual de formación, investigación y comunicación especializado en procesos industriales.
� 2021, Virtual Pro �, una marca de Grupo INGCO. Todos los derechos reservados
