Métodos Cuasi-Newton

Ponente(s): Julio Andrés Acevedo Vázquez, Dr. Guillermo López Mayo América Guadalupe Analco Panohaya

Julio Acevedo(acevedovazquezjulioandres@gmail.com), BUAP, FCFM. Aunque el método de Newton es el preferido para encontrar raíces de ecuaciones o para resolver problemas de optimización sin restricciones, debido a que goza de una convergencia cuadrática, posee ciertas desventajas, algunas de ellas consisten en obtener la segunda derivada de la función, la cual en algunos casos es difícil de calcular y de evaluar, otra desventaja es que el método es localmente convergente, es decir, requerimos de un punto inicial cercano a la solución óptima, en ocasiones no se tiene una idea de cual puede ser. Los métodos Cuasi-Newton, en particular los método BFGS y DFP, eliminan esas dos desventajas ya que son globalmente convergentes y no requieren segundas derivadas, con el costo de perder la convergencia cuadrática y obtener una convergencia superlineal, la cual sigue siendo una buena velocidad de convergencia.