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Método de ponto proximal para problemas de equilíbrio em espaços de HilbertViana, Daiana dos Santos 23 September 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-09-23 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this dissertation, we present a proximal point method for solving problems balance in Hilbert spaces proposed by Alfredo Iusem and Wilfredo Sosa in [1]. We analyzed the convergence
of this mehtod for troubleshooting balance. We verified the sequence generated by the method of classical proximal point and generated sequence the proximal point method to balance problems are the same. These results were obtained using variations of monotonicity of the function that defines the balance problem. In the final analysis is made on the
weakening of the hypothesis assumed by function. / Nesta dissertação, apresentamos um método de ponto proximal para resolução de problemas de equilíbrio em espaços de Hilbert proposto por Alfredo Iusem e Wilfredo Sosa em [1]. Analisamos
a convergência deste método para soluções de problemas de equilíbrio. Verificamos que a sequência gerada pelo método de ponto proximal clássico e a sequência gerada pelo método de ponto proximal para problemas de equilíbrio coincidem. Esses resultados foram obtidos usando variações de monotonicidade sobre a função que define o problema de equilíbrio. Uma análise final é feita sobre o enfraquecimento das hipóteses assumidas pela função.
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Convergência do Método do Ponto Proximal para Funções que Satisfazem a Desigualdade de Łojasiewicz / Convergence of the Proximal Point Method for functions that satisfy the inequality of LojasiewiczAMARAL, José Henrique Salazar do 27 June 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-06-27 / This paper presents an analysis of convergence of the proximal point method for functions
that satisfy the inequality of Lojasiewicz. / Neste trabalho é feita uma análise de convergência do Método do Ponto Proximal para
funções não necessariamente convexas que satisfazem a desigualdade de Łojasiewicz.
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Methods for vector optimization: trust region and proximal on riemannian manifolds and Newton with variable order / Métodos para otimização vetorial: região de confiança e método proximal em variedades riemannianas e método de Newton com ordem variávelPereira, Yuri Rafael Leite 28 August 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-08-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work, we will analyze three types of method to solve vector optimization problems
in different types of context. First, we will present the trust region method for multiobjective
optimization in the Riemannian context, which retrieves the classical trust region method for
minimizing scalar functions. Under mild assumptions, we will show that each accumulation
point of the generated sequences by the method, if any, is Pareto critical. Next, the proximal
point method for vector optimization and its inexact version will be extended from Euclidean
space to the Riemannian context. Under suitable assumptions on the objective function,
the well-definedness of the methods will be established. Besides, the convergence of any
generated sequence, to a weak efficient point, will be obtained. The last method to be
investigated is the Newton method to solve vector optimization problem with respect to
variable ordering structure. Variable ordering structures are set-valued map with cone values
that to each element associates an ordering. In this analyze we will prove the convergence
of the sequence generated by the algorithm of Newton method and, moreover, we also will
obtain the rate of convergence under variable ordering structures satisfying mild hypothesis. / Neste trabalho, analisaremos três tipos de métodos para resolver problemas de otimização
vetorial em diferentes tipos contextos. Primeiro, apresentaremos o método da Região de
Confiança para resolver problemas multiobjetivo no contexto Riemanniano, o qual recupera o
método da Região de Confiança clássica para minimizar funções escalares. Sob determinadas
suposições, mostraremos que cada ponto de acumulação das sequências geradas pelo método, se houver, é Pareto crítico. Em seguida, o método do ponto proximal para otimização vetorial e sua versão inexata serão estendidos do espaço Euclidiano para o contexto Riemanniano. Sob adequados pressupostos sobre a função objetiva, a boas definições dos métodos serão estabelecidos. Além disso, a convergência de qualquer sequência gerada, para um ponto fracamente eficiente, é obtida. O último método a ser investigado é o método de Newton para resolver o problema de otimização vetorial com respeito a estruturas de ordem variável. Estruturas de ordem variável são aplicações ponto-conjunto cujas imagens são cones que para cada elemento associa uma ordem. Nesta análise, provaremos a convergência da sequência gerada pelo algoritmo do método de Newton e, além disso, também obteremos a taxa de convergência sob estruturas de ordem variável satisfazendo adequadas hipóteses.
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Sobre a convergência de métodos de descida em otimização não-suave: aplicações à ciência comportamental / On the convergence of descent methods in nonsmooth optimization: applications to behavioral scienceSousa Júnior, Valdinês Leite de 03 February 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-02-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In this work, we investigate four different types of descent methods: a dual descent method in the scalar context and a multiobjective proximal point methods (one exact and two inexact versions). The first one is restricted to functions that satisfy the Kurdyka-Lojasiewicz property, where it is used a quasi-distance as a regularization function. In the next three methods, the objective is to study the convergence of a multiobjective proximal methods (exact an inexact) for a particular class of multiobjective functions that are not necessarily differentiable. For the inexact methods, we choose a proximal distance as the regularization term. Such a well-known distance allows us to analyze the convergence of the method under various settings. Applications in behavioral sciences are analyzed in the sense of the variational rationality approach. / Neste trabalho, investigaremos quatro tipos diferentes de métodos de descida: um método de descida dual e três versões do método do ponto proximal (exato e inexato) em otimização multiobjetivo. No primeiro, a análise de convergência será restrita a funções que satisfazem a propriedade Kurdyka-Lojasiewicz, onde é usada uma quase-distância como função regularizadora. Nos seguintes, o objetivo é estudar a convergência de uma versão exata e duas versões inexatas do método de ponto proximal em otimização multiobjetivo para uma classe particular de funções multiobjetivo que não são necessariamente diferenciáveis. Para os métodos inexatos, escolhemos uma distância proximal como termo regularizador. Aplicações em ciência comportamental serão analisadas no sentido da abordagem da teoria de racionalidade variacional.
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