Resumen

Presentamos un algoritmo no suave aproximado para resolver un problema de minimización, en el cual la función objetivo es la suma de una función de valor propio máximo de matrices y una función convexa. La idea esencial para resolver el problema de optimización en este documento es similar al pensamiento del método de haz proximal, pero la diferencia es que elegimos un subgradiente aproximado y el valor de la función para construir un modelo aproximado de plano de corte para resolver el problema mencionado anteriormente. Una ventaja importante del modelo aproximado de plano de corte para la función objetivo es que es más estable que el modelo de plano de corte. Además, se puede proporcionar el algoritmo del método de haz proximal aproximado. Además, las secuencias generadas por el algoritmo convergen a la solución óptima del problema original.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Aproximado; Algoritmo; Problema de minimización; Función objetivo; Función convexa; Modelo de plano de corte
• Keywords:Approximate; Algorithm; Minimization problem; Objective function; Convex function; Cutting-plane model