Resumen

Se establecen nuevas propiedades de convergencia del método del lagrangiano aumentado proximal para problemas de optimización no convexos continuos con restricciones de igualdad e desigualdad. En particular, no se requiere que las secuencias de multiplicadores estén acotadas. Se discuten diferentes resultados de convergencia dependiendo de si la secuencia iterativa generada por el algoritmo es convergente o divergente. Además, bajo cierta suposición de convexidad, demostramos que cada punto de acumulación es o bien un punto degenerado o un punto KKT del problema primal. Finalmente se presentan experimentos numéricos.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Funciones analíticas Problemas de Optimización Espacios vectoriales Operadores
• Subjects:Differential equations Analytic functions Optimization Problems Vector spaces Operators
• Palabras claves:Convergencia; Método de Lagrangiano aumentado proximal; Optimización no convexa; Restricciones de igualdad; Desigualdad; Secuencias de multiplicadores
• Keywords:Convergence; Proximal augmented lagrangian method; Nonconvex optimization; Equality; Inequality constraints; Multiplier sequences