Resumen

Presentamos un método eficiente para resolver programación convexa con restricciones lineales. Nuestro marco algorítmico emplea un paso proximal implementable mediante una ligera relajación al subproblema del algoritmo del punto proximal (PPA). En particular, la condición de elección del tamaño del paso de nuestro algoritmo es más débil que la de algunos métodos elegantes tipo PPA. Esta condición es flexible y efectiva. Se proponen estrategias autoadaptativas para mejorar la convergencia en la práctica. Teóricamente demostramos bajo condiciones suaves que nuestro método converge en un sentido global. Finalmente, discutimos aplicaciones y realizamos experimentos numéricos que confirman la eficiencia del método propuesto. También se proporcionan comparaciones de nuestro método con algunos algoritmos de vanguardia.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Dinámica de fragmentación Medios porosos Circuito abierto
• Subjects:Differential equations Fragmentation dynamics Porous media Open circuit
• Palabras claves:Método eficiente; Programación convexa con restricciones lineales; Marco algorítmico; Paso proximal; Convergencia; Experimentos numéricos
• Keywords:Efficientmethod; Linearly constrained convex programming; Algorithmic framework; Proximal step; Convergence; Numerical experiments