Submitted by Allison Andrade (allisonandrade.13@hotmail.com) on 2016-03-21T12:59:51Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-04-14T14:12:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-04-14T14:15:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-14T14:15:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) Previous issue date: 2013-01-11 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / This paper presents a characterization of solutions (efficient or pareto-optimal) for multiobjective optimization problems based on the calculation of sets tangent the theoretical discuss some elements of convex analysis, cones theory as well as multiobjective optimization elements needed for the formulation of the model. Furthermore, some classic multiobjectives methods are presented and classified into three types: priori, posteriori and interactive. From these elements, makes up the optimality conditions for general multiobjective problems, using sets of approximation of all of their issue viable set of the respective problem. At the end, the feasible set of the problem is defined by equality and inequality constraints and, with skill and regularity conditions, we obtain the Lagrange multipliers. / Neste trabalho apresenta-se uma caracterização das soluções (eficientes ou pareto-ótimo) para problemas de otimização multiobjetivo baseado no cálculo de conjuntos tangentes. Os fundamentos teóricos discorrem sobre alguns elementos de análise convexa, teoria dos cones bem como elementos de otimização multiobjetivo necessários para formulação do modelo. Além disso, apresentam-se alguns métodos multiobjetivos clássicos que são classificados em três tipos: à priori, à posteriori e interativos. A partir destes elementos, formula-se as condições de otimalidade para problemas multiobjetivos gerais usando conjuntos de aproximação do conjunto viável do respectivo problema. Ao final, o conjunto viável do problema é definido por restrições de igualdade e desigualdade e, com condições de qualificação e regularidade, obtém-se os multiplicadores de Lagrange.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-22T18:10:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-22T18:10:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-22T18:10:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-22T18:10:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) Previous issue date: 2016-08-12 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this work, characterization are presented solutions for unconstrained multiobjective optimization for the cases of convex and non-convex function. The theoretical foundation of the convex case discusses a local solution obtained by solving a convex problem and some additional assumptions. For nonconvex case we show that the algorithm have a global convergence, in which the theoretical foundations ensure that curvature condition is obtained. / Neste trabalho, apresentam-se caracterizações de soluções para Otimização Multiobjetivo Irrestrita para os casos de funções convexas e não convexas. A fundamentação teórica do caso convexo discorre sobre uma solução local, obtida através da resolução de um problema convexo e algumas hipóteses adicionais. Para o caso não convexo, mostramos que o algoritmo tem convergência global, no qual os fundamentos teóricos asseguram que a condição de curvatura é obtida