Resumen de la técnica secuencial de minimización no restringida - Paso iterativo y regla de detención (II)

Cuando no se satisfacen las suposiciones de programación convexa, este algoritmo debe repetirse varias veces a partir de las soluciones prueba distintas. El mejor de los máximos locales que se obtiene para el problema original es que debe usarse como la mejor aproximación disponible de un máximo global.


Por último, obsérvese que la técnica secuencial de minimización no restringida se puede extender de manera sencilla para manejar restricciones de igualdad gi(x) = bi. Una manera estándar es la siguiente. Para cada restricción de igualdad,