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Mostrando ítems 1-10 de 23
“Programación cuadrática con una función objetivo Cuasi-Convexa”
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2019)
En el presente trabajo de investigación se resuelven un grupo de problemas de problemas de programación cuasi-convexa. Para ello se derivan condiciones necesarias y suficientes que permitan caracterizar a dichas funciones ...
“Programación cuadrática con una función objetivo Cuasi-Convexa”
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2019)
En el presente trabajo de investigación se resuelven un grupo de problemas de problemas de programación cuasi-convexa. Para ello se derivan condiciones necesarias y suficientes que permitan caracterizar a dichas funciones ...
Método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas usando el subdiferencial de Clarke
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2011)
En este trabajo proponemos una extensión del método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas sin restricciones usando el subdiferencial de Clarke. Resolveremos problemas de optimización que tiene la forma: ...
“Convergencia y eficiencia de un método de subgradiente para minimización de funciones Cuasi-Convexa”
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2019)
En el presente trabajo de investigación se estudió un Método de Subgradiente Proyectado general para minimizar una función objetivo cuasi-convexa sujeta a un subconjunto de restricciones convexo de un espacio de Hilbert. ...
“Convergencia y eficiencia de un método de subgradiente para minimización de funciones Cuasi-Convexa”
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2019)
En el presente trabajo de investigación se estudió un Método de Subgradiente Proyectado general para minimizar una función objetivo cuasi-convexa sujeta a un subconjunto de restricciones convexo de un espacio de Hilbert. ...
Método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas usando el subdiferencial de Clarke
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2011)
En este trabajo proponemos una extensión del método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas sin restricciones usando el subdiferencial de Clarke. Resolveremos problemas de optimización que tiene la forma: ...
Convergencia del método del gradiente usando retracciones para minimizar funciones cuasi-convexas sobre variedades riemannianas
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2021)
Esta investigación, Convergencia del método del gradiente usando retracciones para
minimizar funciones cuasi-convexa sobre variedades Riemanniana tuvo como finalidad
el estudio del comportamiento; en el sentido de ...
Convergencia del método del gradiente usando retracciones para minimizar funciones cuasi-convexas sobre variedades riemannianas
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2021)
Esta investigación, Convergencia del método del gradiente usando retracciones para
minimizar funciones cuasi-convexa sobre variedades Riemanniana tuvo como finalidad
el estudio del comportamiento; en el sentido de ...
Un método de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexa
(Universidad Nacional Mayor de San MarcosPE, 2018)
Se presenta un método de punto proximal escalarizado inexacto para resolver problemas irrestrictos de minimización multiobjetivo cuasiconvexos definidos en espacios Euclidianos, donde las funciones vectoriales son localmente ...