H. Gfrerer, J. Outrata

In this talk we present a novel Newton-type method for solving inclusions, e.g., the first-order optimality condition in nonsmooth programming, that zero belongs to the subdifferential of the objective. The proposed method relies on a new concept of generalized differentiation for set-valued mappings, the so-called Subspace Containing Derivatives (SCD), which is rather simple to compute. Together with the semismooth* property we can derive a superlinearly convergent algorithm. Numerical experiments are also presented.

Palabras clave: Newton-type methods, generalized differentiation, variational analysis

Programado

GT13.OPTCONT3 Sesión Invitada
7 de noviembre de 2023  15:30
HC2: Sala Canónigos 2


Otros trabajos en la misma sesión

Hoffman modulus of the argmin mapping in linear optimization

M. J. Cánovas Cánovas, J. Camacho Moro, H. Gfrerer, J. Parra López

Feasibility problems via paramonotone operators in a convex setting

J. Parra López, J. Camacho Moro, M. J. Cánovas Cánovas, J. E. Martínez Legaz


Política de cookies

Usamos cookies solamente para poder idenfiticarte y autenticarte dentro del sitio web. Son necesarias para el correcto funcionamiento del mismo y por tanto no pueden ser desactivadas. Si continúas navegando estás dando tu consentimiento para su aceptación, así como la de nuestra Política de Privacidad.

Adicionalmente, utilizamos Google Analytics para analizar el tráfico del sitio web. Ellos almacenan cookies también, y puedes aceptarlas o rechazarlas en los botones de más abajo.

Aquí puedes ver más detalles de nuestra Política de Cookies y nuestra Política de Privacidad.