Resumen

Basándonos en la función de suavizado de la función NCP penalizada de Fischer-Burmeister, proponemos un nuevo algoritmo de suavizado inexacto de Newton con búsqueda lineal no monótona para resolver el problema de complementariedad no lineal generalizado. Consideramos el parámetro de suavizado como una variable independiente. Bajo condiciones adecuadas, demostramos que cualquier punto de acumulación de la secuencia generada es una solución del problema de complementariedad no lineal generalizado. También establecemos la convergencia local superlineal (cuadrática) del algoritmo propuesto bajo el supuesto BD-regular. Experimentos numéricos preliminares indican la viabilidad y eficiencia del algoritmo propuesto.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:problema de complementariedad no lineal generalizado, experimentos numéricos preliminares, algoritmo inexacto de newton, búsqueda lineal monótona, algoritmo, ncp de burmeister, punto de acumulación, variable independiente, superlineal local, nuevo suavizado
• Keywords:generalized nonlinear complementarity problem, preliminary numerical experiments, inexact newton algorithm, monotone line search, algorithm, burmeister ncp, accumulation point, independent variable, local superlinear, new smoothing