Convergencia de algoritmos de programación no lineal mediante mapeo cerrado

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dc.contributor.advisorVergara Moreno, Edmundo Rubén
dc.contributor.authorLombardi Sifuentes, José Luis
dc.date.accessioned4/4/2023 13:25
dc.date.available4/4/2023 13:25
dc.date.issued2021
dc.descriptionIn nonlinear optimization problems, the search for the solution is often complicated and the algorithms that solve this kind of problem are iterative methods which_x000D_ in each iteration approach the solution, these methods must always be accompanied_x000D_ by their convergence analysis ._x000D_ In this present work we present the proof of the Zangwill Global Convergence_x000D_ Theorem for nonlinear programming algorithms, through the use of closed mapping._x000D_ The basis of the proof of convergence is to represent an algorithm A as the composition of closed mappings C and B, where B finds some direction of descent and C_x000D_ finds the optimal step size, if this representation satisfies with certain conditions we_x000D_ obtain the convergence of the algorithm A. We will also show the convergence of 3_x000D_ methods of descent by closed mapping: the gradient method, Newton’s method and_x000D_ the minimization method along independent directionses_PE
dc.description.abstractEn los problemas de optimización no lineal la búsqueda de la solución muchas_x000D_ veces es complicada y los algoritmos que resuelven esta clase de problemas son_x000D_ métodos iterativos los cuales en cada iteración se aproximan a la solución, estos_x000D_ métodos siempre deben estar acompañados de su análisis de convergencia._x000D_ En este presente trabajo presentamos la demostración del Teorema de convergencia global de Zangwill para algoritmos de programación no lineal, mediante el_x000D_ uso de mapeo cerrado. La base de la demostración de convergencia es representar un_x000D_ algoritmo A como la composición de mapeos cerrados C y B, donde B encuentra_x000D_ alguna dirección de descenso y C encuentra el tamaño de paso óptimo, si esta representación satisface con ciertas condiciones obtenemos la convergencia del algoritmo_x000D_ A._x000D_ Además mostraremos la convergencia de 3 métodos de descenso por mapeo cerrado: método de la gradiente, método de Newton y método de minimización a lo_x000D_ largo de direcciones independienteses_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/16468
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectMapeo cerradoes_PE
dc.subjectMétodo de la gradientees_PE
dc.subjectMétodo de Newtones_PE
dc.subjectOptimización no lineales_PE
dc.titleConvergencia de algoritmos de programación no lineal mediante mapeo cerradoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineMatemáticases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameLicenciado en Matemáticases_PE
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