Resumen

Basado en métodos de discretización para resolver problemas de programación seminfinita, este artículo presenta un método de Newton de suavizado de spline para problemas minimax seminfinitos. La técnica de suavizado de spline utiliza un spline cúbico suave en lugar de la función máxima y solo se calculan unos pocos componentes en la función máxima; es decir, introduce una técnica de conjunto activo, por lo que es más eficiente para resolver problemas minimax a gran escala que surgen de la discretización de problemas minimax seminfinitos. Las pruebas numéricas muestran que el nuevo método es muy eficiente.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Métodos de discretización; Método de suavizado de spline de Newton; Problemas seminfinitos de minimax; Spline cúbico suave; Técnica de conjunto activo; Problemas de minimax a gran escala
• Keywords:Discretization methods; Spline smoothing Newton method; Semi-infinite minimax problems; Smooth cubic spline; Active set technique; Large-scale minimax problems