Resumen
Los Métodos de Penalización son procedimientos para aproximar problemas de optimización con restricciones mediante problemas sin restricciones, esto se logra añadiendo a la función objetivo un término que prescribe un alto costo por la violación de las restricciones. Asociado a este método hay un parámetro a (r)=b.r que determina la severidad de la penalización y en consecuencia, el grado en que el problema sin restricciones se aproxima al problema original con restricciones. hay dos cuestiones asociadas a este método. La primera está relacionada con la bondad del problema no restringido al restringido. Esto es crucial al examinar, cuando el parámetro de penalidad aumenta hacia infinito, la solución del problema sin restricciones converge a una solución del problema restringido. La otra cuestión, más importante desde el punto de vista práctico, es la de cómo resolver un problema sin restricciones dado cuando existiendo un mal condicionamiento. Así cuando se incrementa el parámetro de penalidad para producir una buena aproximación, la estructura correspondiente al problema sin restricciones resultantes se hace cada vez más desfavorable, con lo que se retarda la tasa de convergencia de muchos algoritmos que pueden aplicarse. Entonces, es necesario diseñar procedimientos de aceleración que eludan este fenómeno de convergencia lenta. En Gonzaga y Castillo [4], se estudia el problema, con una estrategia que divide la dirección de Newton y se evita el mal condicionamiento cuando r es muy pequeño y b es suficientemente grande.