Un algoritmo local cuasi-Newton suavizado para resolver el problema de complementariedad no lineal

Autor: Camila Quirá Mosquera, Rosana Pérez, Favián Arenas, Diego Correa

Publikováno v: Revista UIS Ingenierías, Vol 22, Iss 4 (2023)

Debido a la importancia y efectividad del método con jacobiano suavizado o cuasi-Newton suavizado para resolver indirectamente el problema de complementariedad no lineal, y que la función de complementariedad Mínimo no ha sido usada en conexión c

Externí odkaz: https://doaj.org/article/9e5a515c66184cd1b88e7722b7fca178

Comparación numérica de métodos tipo Newton generalizado y el algoritmo extragradiente para el problema de complementariedad no lineal

Autor: Favián Arenas-Aparicio, Diego Zambrano V

Publikováno v: Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. 47:160-171

En este artículo realizamos una comparación numérica de dos métodos tipo Newton generalizado, que utilizan las funciones de complementariedad mínimo y Fisher - Burmeister, respectivamente y un método que utiliza proyecciones llamado algoritmo e

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::506cc375b90658c68477b5c71920c2bd
https://doi.org/10.18257/raccefyn.1761

UN SOFTWARE INTERACTIVO PARA EL ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES MULTICAPA USANDO EL MÉTODO SECANTE ESTRUCTURADO

Autor: Favián Arenas A., Hevert Vivas

Publikováno v: REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA). 2:85-90

En este artículo, presentamos un nuevo software para el entrenamiento de redes neuronales artificiales, el cual, tiene como base el método de mínimos cuadrados no lineales y que utiliza los métodos secantes estructurados, implementados por primer

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::2f4628ce2a496d282dd7c1dfe6a27bdf
https://doi.org/10.24054/16927257.v34.n34.2019.67

Least Change Secant Update Methods for Nonlinear Complementarity Problem

Autor: Favián Arenas A, H J Martínez, Rosana Pérez

Publikováno v: Ingeniería y Ciencia, Vol 11, Iss 21 (2015)

In this work, we introduce a family of Least Change Secant Update Methods for solving Nonlinear Complementarity Problems based on its reformulation as a nonsmooth system using the one-parametric class of nonlinear complementarity functions introduced

Externí odkaz: https://doaj.org/article/f9335fc5505f4782b0c5cb834fcb5f5c

Least Change Secant Update Methods for Nonlinear Complementarity Problem

Autor: Héctor J. Martínez, Rosana Pérez M, Favián Arenas A

Publikováno v: Ingeniería y Ciencia-ing.cienc.; Vol. 11, Núm. 21 (2015): 10 años; 11-36
Universidad EAFIT
Repositorio Institucional Universidad EAFIT
Ingeniería y Ciencia, Vol 11, Iss 21 (2015)

In this work, we introduce a family of Least Change Secant Update Methods for solving Nonlinear Complementarity Problems based on its reformulation as a nonsmooth system using the one-parametric class of nonlinear complementarity functions introduced

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7361ad51717805ba88df45a482ba0aa1
https://doi.org/10.17230/ingciencia.11.21.1