Resumen

Se propone un algoritmo implementable para resolver un problema de optimización convexa no suave combinando la regularización de Moreau-Yosida e ideas de agrupamiento y cuasi-Newton. A diferencia de los métodos de agrupamiento cuasi-Newton de Mifflin y otros (1998), solo asumimos que los valores de la función objetivo y sus subgradientes son evaluados aproximadamente, lo que hace que el método sea más fácil de implementar. Bajo algunas suposiciones razonables, se muestra que el método propuesto tiene una tasa de convergencia Q-superlineal.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Dinámica de fragmentación Medios porosos Circuito abierto
• Subjects:Differential equations Fragmentation dynamics Porous media Open circuit
• Palabras claves:Algoritmo; Problema de optimización convexa no suave; Regularización de Moreau-Yosida; Conjunto; Ideas de quasi-Newton; Convergencia.
• Keywords:Algorithm; Nonsmooth convex optimization problem; Moreau-Yosida regularization; Bundle; Quasi-Newton ideas; Convergence.