Condições de qualificação, otimalidade e um método tipo lagrangiano aumentado (2018)
- Authors:
- Autor USP: HAESER, GABRIEL - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.5540/03.2018.006.01.0339
- Assunto: OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA
- Keywords: problemas de equilíbrio de Nash generalizados; condições de otimalidade; condições de qualificação; lagrangiano aumentado
- Language: Português
- Abstract: Neste trabalho estudamos condições de qualificação e otimalidade para Problemas de equilíbrio de Nash generalizados (GNEPs) relações análogas como o caso de otimização são discutidas. As GNEPs são uma generalização do clássico Problema de equilíbrio de Nash (NEP) onde os conjuntos de estratégias de cada jogador dependem das escolhas dos outros. Usando estas condições de qualificação e otimalidade definimos e provamos convergência global de um algoritmo tipo lagrangiano aumentado que calcula um ponto Karush-KuhnTucker (KKT) de uma GNEP.
- Imprenta:
- Publisher: SBMAC
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
- Source:
- Título do periódico: Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics
- ISSN: 2359-0793
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 6, n. 1, p. 010339-1-010339-6, 2018
- Conference titles: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
ROJAS, Frank N e HAESER, Gabriel. Condições de qualificação, otimalidade e um método tipo lagrangiano aumentado. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Disponível em: https://doi.org/10.5540/03.2018.006.01.0339. Acesso em: 19 abr. 2024. , 2018 -
APA
Rojas, F. N., & Haeser, G. (2018). Condições de qualificação, otimalidade e um método tipo lagrangiano aumentado. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. doi:10.5540/03.2018.006.01.0339 -
NLM
Rojas FN, Haeser G. Condições de qualificação, otimalidade e um método tipo lagrangiano aumentado [Internet]. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2018 ; 6( 1): 010339-1-010339-6.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5540/03.2018.006.01.0339 -
Vancouver
Rojas FN, Haeser G. Condições de qualificação, otimalidade e um método tipo lagrangiano aumentado [Internet]. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2018 ; 6( 1): 010339-1-010339-6.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5540/03.2018.006.01.0339 - Optimality conditions and global convergence for nonlinear semidefinite programming
- On the behavior of Lagrange multipliers in convex and nonconvex infeasible interior point methods
- A note on linearly dependent symmetric matrices
- Optimality condition and complexity analysis for linearly-constrained optimization without differentiability on the boundary
- A second-order optimality condition with first- and second-order complementarity associated with global convergence of algorithms
- Condições de otimalidade e algoritmos em otimização não linear
- Convergence detection for optimization algorithms: approximate-KKT stopping criterion when Lagrange multipliers are not available
- An Augmented Lagrangian method for quasi-equilibrium problems
- Two new optimality conditions for nonlinear symmetric cone programming
- Optimality conditions for nonlinear second-order cone programming and symmetric cone programming
Informações sobre o DOI: 10.5540/03.2018.006.01.0339 (Fonte: oaDOI API)
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