Resumen

Para dos tipos de problemas de optimización no lineal con restricciones, proponemos dos funciones de penalización simples, respectivamente, mediante el aumento de la dimensión del problema primal con una variable que controla el peso de los términos de penalización. Ambas funciones de penalización disfrutan de una suavidad mejorada. Bajo condiciones leves, se puede demostrar que nuestras funciones de penalización son exactas en el sentido de que los minimizadores locales del problema de penalización asociado son precisamente los minimizadores locales del problema restringido original.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:No lineal; Restringido; Optimización; Funciones de penalización; Minimizadores locales; Problema primal
• Keywords:Nonlinear; Constrained; Optimization; Penalty functions; Local minimizers; Primal problem