Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones

Autores
Carrizo, Gabriel Aníbal; Fazzio, Nadia Soledad; Sánchez, María Daniela; Schuverdt, María Laura
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo principal de las condiciones de optimalidad secuenciales es justificar los criterios de parada, los tipos de convergencia y la solidez de los algoritmos prácticos. Para el caso de problemas de optimización no lineal escalar una de las condiciones más populares es la condición Approximated Karush-Kuhn-Tucker definida en. En se definió una condición de optimalidad secuencial que toma en cuenta el signo de los multiplicadores de Lagrange. Recientemente, en los autores definen la condición Scaled Positive Approximated Karush-Kuhn- Tucker. Este tipo de condiciones están fuertemente asociadas a las condiciones Karush-Kunh-Tucker y además, tienen una conexión natural con los algoritmos, ya que aproximan posibles soluciones de forma iterativa. Proponemos extender la idea presentada en para el problema de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones. Además, definimos una condición de calidad asociada y presentamos un algoritmo del tipo Lagrangiano Aumentado, en donde esta condición de optimalidad es utilizada como criterio de parada.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Optimización multiobjetivo
Condiciones de optimalidad
Secuencial
Condiciones de calidad
Lagrangiano aumentado
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/151923
Acceder
id SEDICI_b50b640e85ea45e7a1d93388e5d15274
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/151923
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restriccionesCarrizo, Gabriel AníbalFazzio, Nadia SoledadSánchez, María DanielaSchuverdt, María LauraCiencias InformáticasOptimización multiobjetivoCondiciones de optimalidadSecuencialCondiciones de calidadLagrangiano aumentadoEl objetivo principal de las condiciones de optimalidad secuenciales es justificar los criterios de parada, los tipos de convergencia y la solidez de los algoritmos prácticos. Para el caso de problemas de optimización no lineal escalar una de las condiciones más populares es la condición Approximated Karush-Kuhn-Tucker definida en. En se definió una condición de optimalidad secuencial que toma en cuenta el signo de los multiplicadores de Lagrange. Recientemente, en los autores definen la condición Scaled Positive Approximated Karush-Kuhn- Tucker. Este tipo de condiciones están fuertemente asociadas a las condiciones Karush-Kunh-Tucker y además, tienen una conexión natural con los algoritmos, ya que aproximan posibles soluciones de forma iterativa. Proponemos extender la idea presentada en para el problema de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones. Además, definimos una condición de calidad asociada y presentamos un algoritmo del tipo Lagrangiano Aumentado, en donde esta condición de optimalidad es utilizada como criterio de parada.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2022-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionResumenhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf209-209http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151923spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/360/300info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:39:07Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/151923Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:39:07.747SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
title Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
spellingShingle Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
Carrizo, Gabriel Aníbal
Ciencias Informáticas
Optimización multiobjetivo
Condiciones de optimalidad
Secuencial
Condiciones de calidad
Lagrangiano aumentado
title_short Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
title_full Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
title_fullStr Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
title_full_unstemmed Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
title_sort Condiciones de optimalidad secuenciales para problemas de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones
dc.creator.none.fl_str_mv Carrizo, Gabriel Aníbal
Fazzio, Nadia Soledad
Sánchez, María Daniela
Schuverdt, María Laura
author Carrizo, Gabriel Aníbal
author_facet Carrizo, Gabriel Aníbal
Fazzio, Nadia Soledad
Sánchez, María Daniela
Schuverdt, María Laura
author_role author
author2 Fazzio, Nadia Soledad
Sánchez, María Daniela
Schuverdt, María Laura
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Optimización multiobjetivo
Condiciones de optimalidad
Secuencial
Condiciones de calidad
Lagrangiano aumentado
topic Ciencias Informáticas
Optimización multiobjetivo
Condiciones de optimalidad
Secuencial
Condiciones de calidad
Lagrangiano aumentado
dc.description.none.fl_txt_mv El objetivo principal de las condiciones de optimalidad secuenciales es justificar los criterios de parada, los tipos de convergencia y la solidez de los algoritmos prácticos. Para el caso de problemas de optimización no lineal escalar una de las condiciones más populares es la condición Approximated Karush-Kuhn-Tucker definida en. En se definió una condición de optimalidad secuencial que toma en cuenta el signo de los multiplicadores de Lagrange. Recientemente, en los autores definen la condición Scaled Positive Approximated Karush-Kuhn- Tucker. Este tipo de condiciones están fuertemente asociadas a las condiciones Karush-Kunh-Tucker y además, tienen una conexión natural con los algoritmos, ya que aproximan posibles soluciones de forma iterativa. Proponemos extender la idea presentada en para el problema de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones. Además, definimos una condición de calidad asociada y presentamos un algoritmo del tipo Lagrangiano Aumentado, en donde esta condición de optimalidad es utilizada como criterio de parada.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
description El objetivo principal de las condiciones de optimalidad secuenciales es justificar los criterios de parada, los tipos de convergencia y la solidez de los algoritmos prácticos. Para el caso de problemas de optimización no lineal escalar una de las condiciones más populares es la condición Approximated Karush-Kuhn-Tucker definida en. En se definió una condición de optimalidad secuencial que toma en cuenta el signo de los multiplicadores de Lagrange. Recientemente, en los autores definen la condición Scaled Positive Approximated Karush-Kuhn- Tucker. Este tipo de condiciones están fuertemente asociadas a las condiciones Karush-Kunh-Tucker y además, tienen una conexión natural con los algoritmos, ya que aproximan posibles soluciones de forma iterativa. Proponemos extender la idea presentada en para el problema de optimización multiobjetivo con un conjunto adicional abstracto de restricciones. Además, definimos una condición de calidad asociada y presentamos un algoritmo del tipo Lagrangiano Aumentado, en donde esta condición de optimalidad es utilizada como criterio de parada.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Resumen
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151923
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151923
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/360/300
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
209-209
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844616265698639872
score 13.070432

Publicaciones similares