Resumen

Se presenta un algoritmo de filtro de proyección de gradiente generalizado para optimización con restricciones de desigualdad. Tiene tres méritos. El primero es que la cantidad de cálculos es menor, ya que la matriz de gradiente solo necesita ser calculada una vez en cada iteración. El segundo es que el artículo utiliza la técnica de filtro en lugar de alguna función de penalización para programación con restricciones. El tercero es que el algoritmo tiene convergencia global y convergencia local superlineal bajo algunas condiciones suaves.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Algoritmo de filtro de proyección de gradiente; Optimización con restricciones de desigualdad; Cálculo; Matriz de gradiente; Técnica de filtro; Convergencia global
• Keywords:Gradient projection filter algorithm; Inequality constrained optimization; Computation; Gradient matrix; Filter technique; Global convergence