Made available in DSpace on 2015-04-22T22:16:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final Silvia Dias.pdf: 294701 bytes, checksum: 3db88088cfefa1d409aff942086bdf0e (MD5) Previous issue date: 2008-12-02 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this work, we bring a statement of detailed results obtained IN Kiwiel and Murty. Hum show strong results Convergence Descent Method paragraph continuously differentiable functions and quaseconvexas, we discussions and comparisons with other research lines. / Neste trabalho, trazemos uma demonstração detalhada dos resultados obtido por Kiwiel e Murty. Mostraremos um forte resultado de convergência do método de descida para funções continuamente diferenciáveis e quaseconvexas, faremos discussões e comparações com outras linhas de pesquisas.

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-10-02T15:09:09Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fábio Júnior Pimentel da Silva.pdf: 1344786 bytes, checksum: c099c822dce738552cf54d2d4a0b6113 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-08T20:24:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fábio Júnior Pimentel da Silva.pdf: 1344786 bytes, checksum: c099c822dce738552cf54d2d4a0b6113 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-08T20:37:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fábio Júnior Pimentel da Silva.pdf: 1344786 bytes, checksum: c099c822dce738552cf54d2d4a0b6113 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-08T20:37:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fábio Júnior Pimentel da Silva.pdf: 1344786 bytes, checksum: c099c822dce738552cf54d2d4a0b6113 (MD5) Previous issue date: 2015-04-27 / OUTRAS / This paper presents an algorithm that uses the descent method to for solve a vector optimization problem unconstrained multiobjective where the functions considered are continuously differentiable. It will also be a study on the theoretical foundations, namely: elements of convex analysis, induced partial order by a generic cone K, as well as multi-objective and vectorial programming fundamentals, required for formulation of the mathematical model. To calculate the direction of descent, an auxiliary function strongly convex and is used for the step size, the Armijo rule type. It is shown that the whole point of accumulation of the generated sequence the algorithm is K-critical for the vector. / Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo que utiliza o método de descida para resolver um problema de otimização vetorial ou multiobjetivo irrestrito, onde as funções consideradas são continuamente diferenciáveis. Apresenta-se um estudo sobre os fundamentos teóricos, a saber: elementos da análise convexa, ordem parcial induzida por um cone K convexo, fechado, pontiagudo e com o interior não vazio bem como alguns fundamentos para programação multiobjetivo e vetorial, necessários para formulação do modelo matemático. Para o cálculo da direção de descida, utiliza-se uma função auxiliar fortemente convexa e, para o tamanho do passo, um procedimento tipo Armijo. Demonstra-se que todo ponto de acumulação da sequência gerada por esse algoritmo é K-crítico.

Made available in DSpace on 2014-07-29T16:02:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Lays G C S de Jesus - Matematica.pdf: 936886 bytes, checksum: 303443d6b8eff2308a239c47a7c0d5af (MD5) Previous issue date: 2010-04-30 / In this work, we study the descent of methods for problem of optimization multiobjective which we introduce an order of relation induced by an closed convex cone.We study as it wiel calculate an descent of direction and we prove that every accumalation point of the sequence generated by the descent of methods with search of Armijo is weakly efficient. / Neste trabalho, estudamos o método de descida para problemas de otimização multiobjetivo, para o qual introduzimos uma relação de ordem induzida por um cone fechado e convexo. Estudamos como calcular uma direção de descida e provamos que todo ponto de acumulação da sequência gerada pelo método de descida com busca de Armijo é fracamente eficiente.