Resumen

Se introduce un nuevo método de región de confianza de filtro no monótono para resolver problemas de optimización con restricciones de igualdad. Este método utiliza directamente el área dominada por el filtro como criterio de aceptabilidad para los puntos de prueba y permite que el área dominada disminuya de forma no monótona. En comparación con el método de tipo filtro, nuestro método tiene criterios más flexibles y puede evitar el efecto Maratos en cierto grado. Bajo suposiciones razonables, demostramos que el algoritmo dado converge globalmente a un punto estacionario de primer orden para todas las elecciones posibles del punto de partida. Se presentan pruebas numéricas para mostrar la efectividad del algoritmo propuesto.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Región de confianza; Problemas de optimización; Restricciones de igualdad; Método de filtro; No monótono; Pruebas numéricas
• Keywords:Trust region; Optimization problems; Equality constraints; Filter method; Nonmonotone; Numerical tests