Resumen

Se presenta un método de Newton inexacto suavizante para resolver problemas de complementariedad no lineales. A diferencia de los métodos exactos existentes, no es necesario resolver exactamente los subproblemas asociados para obtener las direcciones de búsqueda. Bajo suposiciones adecuadas, se establece la convergencia global y la convergencia superlineal para el algoritmo inexacto desarrollado, que son extensiones del caso exacto. Por un lado, los resultados de experimentos numéricos indican que nuestro algoritmo es efectivo para los problemas de prueba de referencia disponibles en la literatura. Por otro lado, la elección adecuada de los parámetros inexactos puede mejorar el rendimiento numérico del algoritmo desarrollado.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Análisis funcional Operadores Teoremas Sistemas no lineales
• Subjects:Differential equations Functional analysis Operators Theorems Nonlinear systems
• Palabras claves:Newton; Problemas de complementariedad no lineal; Método inexacto; Convergencia global; Convergencia superlineal; Experimentos numéricos
• Keywords:Newton; Nonlinear complementarity problems; Inexact method; Global convergence; Superlinear convergence; Numerical experiments