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Identificação das restrições ativas para um algoritmo de região de confiança em dominios arbitrarios

Bitar, Sandro Dimy Barbosa 02 December 1994 (has links)
Orientador: Ana Friedlander / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-07-19T17:33:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bitar_SandroDimyBarbosa_M.pdf: 580688 bytes, checksum: db0d10109993c41a5e242807ab824dbc (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Neste trabalho, demonstramos os teoremas de identificação de restrições ativas para um algoritmo de região de confiança apresentado em [13] para resolver o problema min f(x) sujeita a ¿Observação: O resumo, na íntegra poderá ser visualizado no texto completo da tese digital. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada
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Synthesis of passive bilinear-quadratic n-ports

Moura, Carlos Alberto Costa Mendonça e January 1978 (has links)
Dissertation submitted to the Faculty of the Graduate School of the University of Maryland in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy
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Minimização de funções com restrições canalizadas utilizando falsas hessianas de banda

Quandt, Joana B. O January 1996 (has links)
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T20:29:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 105390.pdf: 1488361 bytes, checksum: ad6b7b6f2f4ba202017cd97c1c9597a7 (MD5) Previous issue date: 1996 / Foi proposto um método para minimização de funções não lineares com restrições canalizadas. Como caso particular foi obtido um método de minimização irrestrita. O método apresentado é do tipo região de confiança, e sua característica principal é que não são utilizadas matrizes Hessianas verdadeiras, mas aproximações do tipo banda para as Hessianas. Essas matrizes de aproximação são também simétricas, e são obtidas por técnicas secantes. Esse tipo de estrutura prefixada permite grande economia de memória computacional, permitindo o uso do algoritmo para problemas de grande porte. Foram apresentados resultados computacionais, quando se utiliza aproximações diagonais, tridiagonas ou pentadiagonais.
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Algoritmos geneticos em problemas de programação não linear continua

Cortes, Maria Bernadete de Sousa January 1996 (has links)
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T20:32:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1996 / Apresenta um método computacional, baseado no paradigma dos algoritmos genéticos, ou seja, uma técnica robusta para solucionar problemas de programação não linear contínua. Um método misto onde se empregam técnicas de simulated annealing, gradiente, para evitar a convergência prematura para mínimos ou máximos locais. O método proposto generaliza este tipo de algoritmo misto para métodos genéticos: o resultado é um método numérico de características análogas ao da perturbação do gradiente onde os termos aleatórios impedem a convergência para o mínimo local e aumentam a velocidade de convergência. Mostra como os métodos mistos podem ser derivados do método genético: os métodos de descida em geral podem ser considerados como sendo de tipo genético e métodos mistos podem ser obtidos por escolhas particulares das definições de regras do algoritmo genético.
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Controle dinamico das restrições em otimização

Bielschowsky, Roberto Hugo 23 September 1997 (has links)
Orientador: Jose Mario Martinez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T01:06:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bielschowsky_RobertoHugo_D.pdf: 5956930 bytes, checksum: 49d1d2e75a72890d87aecbedd953965e (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Abordamos, nesta tese, o problema de obter pontos de mínimo local de funções diferenciáveis, definidas no lRn e sujeitas a restrições. Nosso ponto de partida reside numa aposta em algoritmos que têm muito em comum com algoritmos de pontos factíveis, tais como, por exemplo, o GRG e o Gradiente Projetado, porém relaxando de forma dinâmica as restrições de igualdade h(x) = 0. Ou seja, relaxaremos a condição h(x(k)) = 0, característica dos iterandos gerados em métodos de pontos factíveis, para uma na forma ||h(x(k))|| = O(||gp(x(k))||).gp(x) representa a projeção ortogonal do gradiente V¿(x), no espaço tangente às restrições N(h'(x)). No capítulo 1 situamos nossa abordagem. No capítulo 2 formulamos um algoritmo desenvolvendo-a para restrições de igualdade apenas, e que denominaremos de CDR (Controle Dinâmico das Restrições). Pensando em problemas de grande porte não estruturados formulamos uma versão adequada a tratar de forma inexata todos os subproblemas lineares envolvidos. Vale dizer, sem fatorações de matrizes. Ainda no segundo capítulo desenvolvemos uma teoria de convergência global para o método, e no terceiro uma teoria de convergência local. No quarto capítulo apresentamos os resultados de alguns testes preliminares com o algoritmo, realizados em colaboração com Francisco M. Gomes. No quinto capítulo e no apêndice tratamos de possíveis extensões de CDR, visando incluir também restrições de desigualdade. / Abstract: Not informed. / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada
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Construção e analise de um algoritmo PQS globalmente convergente

Thomé, Roberto Carlos Antunes 27 July 2018 (has links)
Orientador: Sandra Augusta Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-27T17:06:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thome_RobertoCarlosAntunes_M.pdf: 10721242 bytes, checksum: 92c405a05a49e956f694a10397e31ff1 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Os métodos de programação quadrática seqüencial (PQS) são as generalizações do método de Newton para o problema geral de otimização com restrições. Neste trabalho, um algoritmo baseado no método PQS para resolver o problema geral de programação não linear na forma padrão é analisado. A função de mérito utilizada é do tipo Lagrangeano aumentado com uma atualização não-monótona para a seqüência dos parâmetros de penalidade. Apresentamos as demonstrações dos resultados de boa definição e convergência global. Introduzimos uma estratégia para lidar com os subproblemas quadráticos baseado na minimização em caixas. Duas escolhas para a matriz Hessiana do modelo quadrático são sugeridas. Um levantamento bibliográfico recente compõe a Introdução. Palavras-chave: Algoritmo PQS; boa definição, convergência global; subproblemas quadráticos; Lagrangeano aumentado; minimização em caixas. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada
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Estudo de estruturas especiais para aproximação da matriz Hessiana em problemas de minimização em caixas

Carlos Neto, Luiz 20 November 2001 (has links)
Orientador : Maria Aparecida Diniz Ehrhardt / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-28T21:36:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CarlosNeto_Luiz_M.pdf: 1869815 bytes, checksum: 09055fcc31034188a8a833f5bce3df91 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Muitos problemas reais podem ser representados ou aproximados como um problema de programação não-linear, onde a função objetivo e/ou as restrições são não-lineares. Dentre estes podemos citar problemas de controle ótimo de produção e estoque, desenho de estruturas mecânicas, otimização de redes elétricas, modelos de risco de mercado, entre outros (ver [1]). Destes problemas, considerou-se aqueles onde as variáveis são canalizadas. Para sua resolução, estudou-se dois algoritmos: BOX-QUACAN, proposto por Friedlander, Martínez e Santos [13], do tipo região de confiança, e L-BFGS-B, de Byrd, Lu, Nocedal e Zhu [3], que trabalha com busca linear. O enfoque deste estudo está na aproximação da matriz Hessiana, necessária em ambos os códigos. O trabalho foi feito com o intuito de se obter resultados mais conclusivos em relação à performance de BOX -QUACAN com as aproximações secantes de banda para a Hessiana (BOX-QUACAN Modificado). Assim, os resultados numéricos de BOX-QUACAN Modificado foram comparados com os de L-BFGS-B juntamente com o EASY, uma versão de BOX -QUACAN que trabalha com diferenças finitas para aproximar a Hessiana / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada
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Penalização exata com subproblemas restritos

Janesch, Silvia Martini de Holanda 28 October 1998 (has links)
Orientador: Jose Mario Martinez, Lucio T. Santos / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-24T10:01:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Janesch_SilviaMartinideHolanda_D.pdf: 1787960 bytes, checksum: 222f3effcf1ad7501b5a884a0133db4b (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Apresentamos resultados gerais de penalização externa e exata. Estendemos o teorema clássico de penalização exata para o caso onde os subproblemas penalizados permanecem restritos. Introduzimos um algoritmo para resolver problemas de programação não linear baseado na função de penalização exata Li, onde penalizamos somente as restrições não lineares. Para resolver os subproblemas penalizados não suaves desenvolvemos um algoritmo de região de confiança. Ilustramos o método de penalização com região de confiança através de exemplos simples. Testes numéricos comparando o método de penalização com região de confiança com o algoritmo BOXQUACAN foram efetuados em 3 conjuntos de problemas. Abordamos o problema global de Lennard-Jones e propomos gerar bons pontos iniciais para este problema usando a solução de um subproblema restrito. / Abstract: We present the classical results for the exact and the exterior penalty problems. We extend the classic exact penalty function theorem for the case where the penalty subproblems remain constrained. We introduce an algorithm for solving nonlinear programming problems based on the L1 exact penalty function for which only the nonlinear constraints are penalized. For solving the nonsmooth penalty subproblems we develop a trust region algorithm. We illustrate the penalty method with trust region with simple examples. Numerical experiments comparing the penalty method with BOX-QUACAN algorithm were realized in three sets of problems. We attack Lennard Jones's global problem and we propose to generate good starting points for this problem using the solution of a constrained subproblem. / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada
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Condições de otimalidade para os problemas finito-dimensional e de tempo continuo

Santos, Lucelina Batista dos 04 July 2000 (has links)
Orientador: Marko Antonio Rojas Medar / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-26T00:10:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_LucelinaBatistados_M.pdf: 6423420 bytes, checksum: b157a52e8273a28e48d361bc3e5ea356 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Neste trabalho, um teorema de alternativa do tipo Gordan é utilizado no estudo de condições necessárias de otimalidade para o problema clássico de programação não linear (finito-dimensional). Condições suficientes são obtidas através de uma noção de convexidade generalizada (chamada invexidade). Além disso, sem hipóteses de convexidade (generalizada ou não) são obtidas condições suficientes de otimalidade via método de deformação. Resultados análogos são válidos para o problema de tempo contínuo (exceto o método de deformação). / Abstract: In this work, an alternative theorem (Gordon's type) is used to investigate necessary conditions of optimality for the classic nonlinear programming problem (finite dimensional). Sufficient conditions are obteined via a notion of generalized convexity (called invexity) . Moreover, without hipothesis of convexity (generalized or no) are obtained sufficient conditions via deformation method. Analogous results are valid for the continous time problem (except for the method of deformation). / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada
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Metodos algebrico-enumerativos para o problema de maxima satisfatibilidade ponderada

Parreira, Anderson Delcio 10 August 1995 (has links)
Orientador: Marcus Vinicius Soledade Poggi de Aragão / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-20T17:26:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Parreira_AndersonDelcio_M.pdf: 2926539 bytes, checksum: 1988c6c0a1469a2fe4ef22acd76a154d (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: Este trabalho tem como tema central a proposta de um método de resolução eficiente do Problema de Máxima Satisfatibilidade Ponderada. Esta proposta tem sua motivação em uma classe de instâncias deste problema que pode ser resolvida em tempo polinomial. A classe de interesse neste trabalho é a das instâncias cujo grafo de co-ocorrência associado é uma k-árvore. O algoritmo capaz de resolve-lo em tempo linear é um método algébrico conhecido como Algoritmo Fundamental de Hammer, Rosenberg e Rudeanu em sua versão modificada proposta por Crama, Hansen e laumard. A abordagem deste trabalho está na utilização de métodos enumerativos, branch & bound como são mais frequentemente citados, de modo a transformar instâncias gerais em instâncias pertencentes à classe de interesse. Deste modo, tanto a enumeração como a resolução algébrica podem ter suas tarefas simplificadas. Três estratégias para esta combinação algébrico-enumerativa foram propostas e implementadas. Os algoritmos resultantes foram extensivamente testados em diferentes conjuntos de instâncias, sendo seus resultados comparados com implementações dos algoritmos puramente algébrico e puramente enumerativo. Esse trabalho apresenta também uma generalização dos limites superiores propostos por Hansen para programação não-linear 0-1 para o caso em que variáveis complementadas são incorporadas aos termos. Esses limites além de integrados ao método proposto, foram implementados e testados individualmente / Abstract: The proposal of an efficient resolution on method for the Maximum Satisfiability Problem is the object of this work. The motivation for this proposal relies on a special class of instances that can be solved by a linear time algorithm. This class is the one for which the co-occurrence graph associated to the instance is a partial k-tree. It was shown by Crama, Hansen and Jaumard how the Basic Algorithm of Hammer, Rosenberg and Rudeanu, an algebraic method, an solve these instances in linear time. The approach here proposed consists in applying an enumerative method to derive from any general instance several linear time instances that constitute a partition of the solution space. This allows the enumerative and the algebraic approaches to have their tasks simplified. Three strategies of this algebraic-enumerative combination where proposed and implemented. The resulting algorithm where tested on several different data sets. The results where compared with both algebraic and enumerative pure approaches. This work also generalizes Hansen's upper bounds and penalties for non-linear 0-1 programming to the case where complemented and uncomplement variables appear in the product terms. These where also implemented, tested and incorporated to the combined codes / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

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