Sobre o desempenho de metodos de busca direta para minimização irrestrita

• Main Author: Pedroso, Lucas Garcia
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2005
• Subjects: Programação não-linear; Otimização matemática; Algoritmos; Nonlinear programming; Mathematical optimization; Algorithms
• Online Access: PEDROSO, Lucas Garcia. Sobre o desempenho de metodos de busca direta para minimização irrestrita. 2005. 47f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/306047>. Acesso em: 3 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306047

Orientador: Maria Aparecida Diniz Ehrhardt === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica === Made available in DSpace on 2018-08-04T02:58:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedroso_LucasGarcia_M.pdf: 616441 bytes, checksum: b314a810dc572cc94a90a6a4f92121b5 (MD5) Previous issue date: 2005 === Resumo: Neste trabalho, voltamos nossa atenção para estratégias de busca direta, que são métodos de minimização que não fazem uso de derivadas ou de suas aproximações. Abordamos um algoritmo proposto por Lucidi e Sciandrone para problemas irrestritos, que usa um critério de decréscimo suficiente para garantir convergência global, no sentido que todo ponto de acumulação da seqüência de aproximações para o minimizador é um ponto estacionário do problema. Tal algoritmo mescla dois diferentes tipos de métodos de busca direta, a saber, busca linear e busca padrão, com o propósito de aproveitar as vantagens de cada estratégia. Motivados pelos interessantes resultados teóricos deste trabalho, realizamos alguns testes computacionais, especialmente em problemas clássicos de minimização irrestrita === Mestrado === Otimização === Mestre em Matemática Aplicada