Resumen

Se presenta un nuevo algoritmo para resolver el problema de complementariedad no lineal combinando el algoritmo de enjambre de partículas y el algoritmo de punto proximal, que se denomina algoritmo de optimización de enjambre de partículas-punto proximal. El algoritmo transforma principalmente los problemas de complementariedad no lineal en problemas de optimización sin restricciones de funciones suaves utilizando la función de máxima entropía y, a continuación, optimiza el problema utilizando el algoritmo de punto proximal como algoritmo externo y el algoritmo de enjambre de partículas como algoritmo interno. Los resultados numéricos muestran que el algoritmo tiene una velocidad de convergencia rápida y una buena estabilidad numérica, por lo que es un algoritmo eficaz para resolver problemas de complementariedad no lineal.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo de punto proximal, problemas de complementariedad no lineal, velocidad de convergencia rápida, buena estabilidad numérica, función de entropía máxima, problema de complementariedad no lineal, algoritmo de enjambre de partículas, optimización de enjambre de partículas, problemas de optimización sin restricciones, algoritmo
• Keywords:proximal point algorithm, nonlinear complementarity problems, fast convergence speed, good numerical stability, maximum entropy function, nonlinear complementarity problem, particle swarm algorithm, particle swarm optimization, unconstrained optimization problems, algorithm