Orientador: Maria Aparecida Diniz Ehrhardt / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação / Made available in DSpace on 2018-08-22T06:10:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_DeiseGoncalves_M.pdf: 2631020 bytes, checksum: 45eb84901394375843735b1fdef599ad (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Neste trabalho voltamos nossa atenção para métodos de otimização que não fazem uso de derivadas. Dentre esses, estamos interessadas em um método de busca padrão para minimização de funções com restrições lineares. Abordamos um algoritmo proposto por Lewis e Torczon, cuja ideia geral é que o padrão deve conter direções de busca ao longo das quais iterações factíveis sejam determinadas. O algoritmo possui resultados de convergência global. Realizamos sua implementação computacional, e propomos novas estratégias de busca e atualização do tamanho do passo, além de um novo padrão de direções de busca. Realizamos testes numéricos, de modo a analisar o desempenho das estratégias propostas e comparar o desempenho do padrão de direções que introduzimos com o proposto por Lewis e Torczon / Abstract: In this work, our interest lies on derivative-free optimization methods. Among these, our aim is to study a pattern search method for linearly constrained minimization. We studied an algorithm proposed by Lewis and Torsion, whose general idea is that the pattern must contain search directions in which feasible iterations must be computed. The algorithm has global convergence results. We accomplished its computational implementation and we propose new strategies of search and updating rule for the step-length control parameter. We also propose a new pattern of search directions. We accomplished numerical experiments in order to analyze the performance of our proposals and also to compare the performance of our pattern with the one proposed by Lewis and Torczon / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestra em Matemática Aplicada