Resumen

Presentamos y analizamos un algoritmo iterativo híbrido que combina el método de extragradiente de Korpelevich, el método híbrido de descenso más empinado y el enfoque de mapeo promediado para el algoritmo de proyección de gradiente. Se demuestra que, bajo suposiciones apropiadas, el algoritmo propuesto converge fuertemente hacia un elemento común del conjunto de puntos fijos de un número finito de mapeos no expansivos, el conjunto solución de un problema de equilibrio mixto generalizado (GMEP), el conjunto solución de un número finito de inclusiones variacionales y el conjunto solución de un problema de minimización convexa (CMP), que también es una solución única de una desigualdad variacional jerárquica triple (THVI) en un espacio de Hilbert real. Además, también consideramos la aplicación del algoritmo propuesto para resolver un problema de desigualdad variacional jerárquica con restricciones del GMEP, el CMP y un número finito de inclusiones variacionales.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Algoritmo; Convergencia; Híbrido; Variacional; Minimización; Iterativo
• Keywords:Algorithm; Convergence; Hybrid; Variational; Minimization; Iterative