O Método do Lagrangeano aumentado em problemas de otimização estrutural com restrições dinâmicas, bem como os conceitos matemáticos e numéricos necessários à sua compreensão são descritos. Este método resolve uma seqüência de problemas de minimização sem restrições definidos utilizando a função objetivo e as funções restrições. Um programa de computador é desenvolvido e aplicado em diversos exemplos. Alem disto, foi efetuada uma análise de sensibilidade com relação aos parâmetros utilizados no método. O método mostrou-se eficiente nas aplicações em problemas com restrições dinâmicas. / We present the method of the augmented Lagrangian in problems of scructural optimization with dynamic restrictions, as well as its mathemathical and numerical concepts. This method solves a series of unconstrained minimization problems using the objective function and the restriction functions. A computational program is implemented and applied in several examples. The augmented Lagrangian parameters senbility is analysed. The method is quite efficient in applications in optimization problems with dynamic restrictions.

O Método do Lagrangeano aumentado em problemas de otimização estrutural com restrições dinâmicas, bem como os conceitos matemáticos e numéricos necessários à sua compreensão são descritos. Este método resolve uma seqüência de problemas de minimização sem restrições definidos utilizando a função objetivo e as funções restrições. Um programa de computador é desenvolvido e aplicado em diversos exemplos. Alem disto, foi efetuada uma análise de sensibilidade com relação aos parâmetros utilizados no método. O método mostrou-se eficiente nas aplicações em problemas com restrições dinâmicas. / We present the method of the augmented Lagrangian in problems of scructural optimization with dynamic restrictions, as well as its mathemathical and numerical concepts. This method solves a series of unconstrained minimization problems using the objective function and the restriction functions. A computational program is implemented and applied in several examples. The augmented Lagrangian parameters senbility is analysed. The method is quite efficient in applications in optimization problems with dynamic restrictions.

Submitted by Allison Andrade (allisonandrade.13@hotmail.com) on 2016-03-21T13:19:03Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jefferson Castro Silva.pdf: 810075 bytes, checksum: d3b9ee5aece1cb32d67910f8ad4dc8a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-04-14T18:01:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jefferson Castro Silva.pdf: 810075 bytes, checksum: d3b9ee5aece1cb32d67910f8ad4dc8a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-04-14T18:03:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jefferson Castro Silva.pdf: 810075 bytes, checksum: d3b9ee5aece1cb32d67910f8ad4dc8a6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-14T18:03:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jefferson Castro Silva.pdf: 810075 bytes, checksum: d3b9ee5aece1cb32d67910f8ad4dc8a6 (MD5) Previous issue date: 2012-12-21 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this paper we present augmented Lagrangian methods that are used in solving Variational Inequalities Problems (VIP) into subsets of Rn defined by convex constraints. We analyze the convergence of these methods for (VIP) problem solutions, presenting the conditions necessary to ensure that the generated algorithms converge. We conclude that the main algorithms presented here, namely Inexact Augmented Lagrangian Extragradiente Method and Inexact Proximal Point Extragradiente Method, generate the same sequence when applied to distinct inequality variational problems but interconnected. Thus assured that solution to one of the problems and its convergence of the algorithm which is used, we conclude that another algorithm also converges providing solution of the respective problem that it is applied. / Neste trabalho apresentamos métodos de Lagrangeano aumentado que são usados na resolução de Problemas de Desigualdade Variacional (PDV) em subconjuntos do Rn definidos por restrições convexas. Analisamos a convergência desses métodos para soluções do problema (PDV), apresentando as condições necessárias a fim de garantir que os algoritmos gerados convirjam. Concluimos que os principais algoritmos aqui apresentados, a saber o Método Extragradiente Lagrangeano Aumentado Inexato e o Método Extragradiente Ponto Proximal Inexato, geram a mesma sequência quando aplicados a problemas de desigualdade variacional distintos, porém interligados. Assim, garantida a existência de solução para um dos problemas e a respectiva convergência do algoritmo que lhe é empregado, concluímos que o outro algoritmo também converge fornecendo solução do respectivo problema ao qual é aplicado.

Orientador: José Mario Martínez Pérez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T09:19:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prudente_LeandrodaFonseca_D.pdf: 1307430 bytes, checksum: 6ac8a3a70af28dce0b2cd6d839b227ef (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Algoritmos de programação não-linear práticos podem convergir para pontos inviáveis mesmo quando o problema a ser resolvido é viável. Quando isso ocorre, é natural que o usuário mude o ponto inicial e/ou parâmetros algorítmicos e reaplique o método na tentativa de encontrar uma solução viável e ótima. Desta forma, o ideal é que um algoritmo não só seja eficiente em encontrar soluções viáveis, mas também que detecte rapidamente quando ele está fadado a convergir para um ponto inviável. Na tentativa de atingir esse objetivo, apresentamos modificações em um algoritmo baseado em Lagrangiano aumentado de modo que, no caso de convergência para um ponto inviável, os subproblemas são resolvidos com tolerâncias moderadas e, mesmo assim, as propriedades de convergência global são mantidas. Experimentos numéricos são apresentados / Abstract Practical Nonlinear Programming algorithms may converge to infeasible points even when the problem to be solved is feasible. When this occurs, it is natural for the user to change the starting point and/or algorithmic parameters and reapply the method in an attempt to find a feasible and optimal solution. Thus, the ideal is that an algorithm is eficient not only in finding feasible solutions, but also in quickly detecting when it is fated to converge to an infeasible point. In pursuit of this goal, we present modifications of an algorithm based on Augmented Lagrangians so that, in the case of convergence to an infeasible point, the subproblems are solved with moderate tolerances and, even then, the global convergence properties are maintained. Numerical experiments are presented / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-22T20:11:29Z No. of bitstreams: 1 francilenebarbosadossantossilva.pdf: 1221545 bytes, checksum: 856c7ab72d52744ef09d0bed1ecbd238 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-07T20:11:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 francilenebarbosadossantossilva.pdf: 1221545 bytes, checksum: 856c7ab72d52744ef09d0bed1ecbd238 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-07T20:11:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 francilenebarbosadossantossilva.pdf: 1221545 bytes, checksum: 856c7ab72d52744ef09d0bed1ecbd238 (MD5) Previous issue date: 2011-08-31 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Estratégias de penalização são muito utilizadas no trato de problemas com restrições. Problemas inerentes a escolha de valores adequados para os termos de penalização di-ficultam a obtenção de resultados confiáveis e robustos na sua aplicação em problemas da otimização estrutural. Técnicas baseadas em modelos de penalização adaptativa tem apresentado relativo sucesso quando aplicadas em conjunto com algoritmos evolucionis-tas. Apresenta-se aqui uma nova alternativa utilizando uma estratégia de lagrangeano aumentado para o trato das restrições do problema de otimização estrutural. Encontra-se na literatura modelos para penalização adaptativa bem como o uso do lagrangeano aumentado em conjunto com algoritmos genéticos geracionais. O objetivo desse trabalho é adaptar um modelo de penalização para um algoritmo genético não gera-cional, bem como criar um algoritmo baseado em lagrangeano aumentado também para o algoritmo não-geracional. Esses algoritmos foram aplicados em estruturas reticuladas, muito utilizadas na construção civil como coberturas de ginásios, hangares, galpões, etc. O desempenho desses tipos de estruturas e funções matemáticas foi analisado com as técnicas de tratamento de restrição apresentadas nesse trabalho. Isso foi feito durante a busca de soluções ótimas na tentativa de minimizar os custos e satisfazer as restrições adequadas para diversas estruturas e funções matemáticas. / Penalty strategies are widely used in dealing with problems with constraints. Problems inherent in the choice of appropriate values for the terms of penalties dificult to obtain reliable and strong results in its application in problems of structural optimization. Techniques based on models of adaptive penalty has shown some success when applied in conjunction with evolutionary algorithms. Here is presented a new alternative using augmented Lagrangian strategy for dealing with the problem of constrained structural optimizations. It is found in the literature models for adaptive penalties as well as the use of the augmented Lagrangian together with generational genetic algorithms. The aim of this work is to adapt a model of penalization for non-generational genetic algorithm, as well as create an algorithm based on augmented Lagrangian as also for a non-generational algorithm. These algorithms were applied to structures, widely used in construction as coverage of gymnasiums, hangars, etc.. The performance of these types of structures and functions was analyzed using mathematical techniques for handling constraints presented in this work. This was done during the search for optimal solutions in an attempt to minimize costs and satisfy the constraints appropriate for various structures and mathematical functions.

Esta tese é um estudo acerca do Problema de Equilíbrio de Nash Generalizado (GNEP). Na primeira parte, faremos um resumo dos principais conceitos sobre GNEPs, a relação com outros problemas já conhecidos e comentaremos brevemente os principais métodos já feitos até esta data para resolver numericamente este tipo de problema. Na segunda parte, estudamos condições de otimalidade e condições de qualificação (CQ) para GNEPs, fazendo uma analogia como em otimização. Estendemos os conceitos de cone tangente, normal, gerado pelas restrições ativas, linearizado e polar para a estrutura dos GNEPs. Cada CQ de otimização gera dois tipos de CQ para GNEPs, sendo que a denotada por CQ-GNEP é mais forte e útil para a análise de algoritmos para GNEPs. Mostramos que as condições de qualificação para GNEPs deste tipo em alguns casos não guardam a mesma relação que em otimização. Estendemos também o conceito de Aproximadamente Karush-KuhnTucker (AKKT) de otimização para GNEPs, o AKKT-GNEP. É bem conhecido que AKKT é uma genuína condição de otimalidade em otimização, mas para o caso dos GNEPs mostramos que isto não ocorre em geral. Por outro lado, AKKT-GNEP é satisfeito, por exemplo, em qualquer solução de um GNEP conjuntamente convexo, desde que seja um equilíbrio bvariacional. Com isso em mente, definimos um método do tipo Lagrangiano Aumentado para o GNEP usando penalidades quadráticas e exponenciais e estudamos as propriedades de otimalidade e viabilidade dos pontos limites de sequências geradas pelo algoritmo. Finalmente alguns critérios para resolver os subproblemas e resultados numéricos são apresentados. / This thesis is a study about the generalized Nash equilibrium problem (GNEP). In the first part we will summarize the main concepts about GNEPs, the relationship with other known problems and we will briefly comment on the main methods already done in order to solve these problems numerically. In the second part we study optimality conditions and constraint qualification (CQ) for GNEPs making an analogy with the optimization case. We extend the concepts of the tangent, normal and generated by the active cones, linear and polar cone to the structure of the GNEPs. Each optimization CQ generates two types of CQs for GNEPs, with the one called CQ-GNEP being the strongest and most useful for analyzing the algorithms for GNEPs. We show that the qualification conditions for GNEPs of this type in some cases do not have the same relation as in optimization. We also extend the Approximate Karush- Kuhn-Tucker (AKKT) concept used in optimization for GNEPs to AKKT-GNEP. It is well known that AKKT is a genuine optimality condition in optimization but for GNEPs we show that this does not occur in general. On the other hand, AKKT-GNEP is satisfied, for example, in any solution of a jointly convex GNEP, provided that it is a b-variational equilibrium. With this in mind, we define Augmented Lagrangian methods for the GNEP, using the quadratic and the exponential penalties, and we study the optimality and feasibility properties of the sequence of points generated by the algorithms. Finally some criteria to solve the subproblems and numerical results are presented.

Este trabalho trata da otimização de painéis alveolares e vigotas protendidas utilizando Algoritmos Genéticos (AGs). A proposta de tal algoritmo foi inspirada no princípio da seleção natural de indivíduos, onde o mais ‘apto’ tende a permanecer na população e se reproduzir, passando seu código genético para a próxima geração. Em alguns casos, esse método pode alcançar melhores soluções se comparados aos métodos tradicionais de otimização. O principal objetivo do trabalho é investigar o uso de AG como uma técnica para a minimização da função custo da aplicação de painéis alveolares e vigotas protendidas. Na análise estão incluídas as verificações dos elementos nas etapas transitórias referentes à produção, transporte e montagem. A função custo é avaliada considerando valores da realidade brasileira. O trabalho de pesquisa compara os resultados obtidos utilizando AGs com aqueles obtidos utilizando o método de otimização convencional conhecido como método do Lagrangiano Aumentado. Os resultados obtidos por ambos os métodos evidenciam a eficácia dos AGs com relação ao método convencional. Foram propostas e analisadas três famílias do AG simples, buscando identificar, dentre seus elementos, quais variantes mais adequados na busca da solução dos problemas. / This work aims to optimize the production cost of hollow core panels and prestressed joists using Genetic Algorithms (GAs). The proposal of such an algorithm was inspired by the principle of natural selection of individuals, where the most ‘capable’ tends to remain in the population and reproduce, passing its genetic code onto the next generation. In some cases, this method can achieve good solutions when compared with conventional methods of optimization. The main goal of the work is to investigate AG as a technique for the minimization of the function cost of hollow core panel and prestressed joist applications. The analysis takes account of the verifications of the precast elements in the transitory stages as production,transportation and erection. The function cost is evaluated within the Brazilian context. The research compares the results using GAs with those using a conventional method, the Augmented Lagrangian. The results provide evidence the effectiveness of the GAs with relation to a conventional method. The research considers three families of the simple GA, searching to identify, among them, the adjusted variant in the search of the solution of the problems.

Este trabalho tem como objetivos analisar as semelhanças das respostas dos países da Zona do Euro aos choques na política monetária e no câmbio (identificados através de restrições de sinais nas funções impulso-resposta) e investigar a simetria das flutuações na taxa de crescimento do nível de atividade na região através da análise da importância relativa da resposta do crescimento do PIB destes países aos choques comum e específico identificados pelo modelo FAVAR utilizado, que foi estimado através de um método Bayesiano desenvolvido para incorporar prioris de Litterman (1986). A importância do choque comum (relativamente ao específico) nos diversos países, fornece uma medida do grau de integração dos diversos membros da Zona do Euro. O trabalho contribui para a análise do grau de integração dos países da Zona do Euro ao utilizar uma metodologia que permite o uso de um amplo conjunto de variáveis e ao identificar o grau de simetria das flutuações na taxa de crescimento do nível de atividade dos membros da região através da identificação dos choques comuns e específicos. Foram utilizados dados trimestrais de 1999.I a 2013.I para os 17 países da região. Os resultados encontrados apontam para a existência de uma maior integração entre as grandes economias da Zona do Euro ( com exceção da França) e uma integração menor para as menores economias (com exceção da Finlândia). / This dissertation aims at analyzing the similarities of the responses of countries in the Eurozone to shocks in the monetary policy and exchange rate policy (identified through restrictions on the signs in the impulse-response functions) and to investigate the symmetry of fluctuations in the rate of growth of the level of activity in the region by analyzing the relative importance of the response of GDP growth in these countries to common and specific shocks identified by the FAVAR model used in the paper, which was estimated using a Bayesian method developed to incorporate priors of Litterman (1986). The importance of the common shocks (in the particular) in many countries provides a measure of the degree of integration of several members of the Eurozone. The dissertation contributes to the analysis of the degree of integration of the countries of the Eurozone by using a methodology that allows the use of a big set of variables and to identify the degree of symmetry of the fluctuations in the growth rate of the activity level of members region through the identification of common and specific shocks. Using quarterly data from 1999.I to 2013.I for 17 countries in the region, the results show the existence of greater integration among the major economies of the Eurozone (except France) and lesser integration among the small economies (with the exception of Finland).

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:25:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gustavo Assis da Silva.pdf: 2694304 bytes, checksum: 361de063d220eeeebb77985807d4fc22 (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work addresses the use of the topology optimization of continuum structures under uncertainties in material properties associated to stiffness. The perturbation approach is used to perform the uncertainties quantification and the midpoint method is used for the random field discretization, where a decorrelation technique is used to reduce the computational effort. The finite element method is used for the domain discretization and the SIMP approach is used as material parameterization. Two problems are analyzed: the compliance minimization with volume constraint and the volume minimization with local stress constraints. The first problem is solved by using a optimality criteria method and the second problem by using the augmented Lagrangian method with a gradient based minimization method proposed in this work. The qp approach is used to avoid the singularity phenomenon in the problem with local stress constraints. Although this approach can be used considering uncertainty in any material property associated to stiffness ,the examples in this work show uncertainty only in Young s modulus. Different correlation lengths are considered to verify its influence in the optimum topologies. It is shown that the optimum topology, in both problems analyzed, becomes more distinct from the deterministic topology when the correlation length is reduced. / Este trabalho aborda o uso da otimização topológica de estruturas contínuas sob incertezas nas propriedades do material associadas à rigidez. O método de perturbação é utilizado para a quantificação de incertezas e o método do ponto médio é utilizado para a discretização do campo aleatório, onde uma abordagem de desacoplamento é utilizada para reduzir o custo computacional. O método dos elementos finitos é utilizado para a discretização do domínio e o modelo SIMP é utilizado na parametrização material. Dois problemas são analisados: o problema de minimização de flexibilidade com restrição de volume e o problema de minimização de volume com restrição local de tensão. O primeiro problema é solucionado utilizando-se um método de critério de ótimo e o segundo problema utilizando-se o método do Lagrangiano aumentado juntamente com um método de minimização baseado em gradiente proposto neste trabalho. Considerando-se o problema com restrição local de tensão, utilizou-se a relaxação qp para evitar o fenômeno de singularidade. Embora esta abordagem possa ser utilizada considerando-se incerteza em qualquer propriedade do material associada à rigidez, os exemplos ilustrados no trabalho apresentam incerteza apenas no módulo de elasticidade. Diferentes tamanhos de correlação são considerados de forma a verificar a sua influência na topologia ótima. Verifica-se que a topologia obtida, em ambos os problemas apresentados, torna-se mais distinta da topologia determinística com a redução do tamanho de correlação.

Exports are one of the key aggregates in the Argentina’s economy, both because to its links with thedomestic demand and by its influence on the behaviour of the trade balance and current account.Have adequate forecasts for this variable is useful to design policies to keep surpluses in the externalsector and prevent recurring crises seen in the past. In this work, we considered some modelsfor forecasting the performance of this aggregate, which could be an alternative to the estimationof structural econometric models. For this purpose, we used two approaches: the first is based instandard and Bayesian VARs (Minnesota prior, Gibbs sampler, partial BVAR and BVAR-Kalman). Thelatter combines the evidence in the data with any prior information that may also be available. Thesecond approach considers the FAVAR (Factor-augmented VAR) models, which combines the standardVAR with factor analysis. Finally, we evaluated the forecasting ability of different models. / Las exportaciones representan uno de los agregados más importantes de la economía argentina,tanto por su vinculación con la demanda doméstica como por su influencia en el comportamientode la balanza comercial y de la cuenta corriente. Disponer de adecuados pronósticos deesta variable resulta útil a fin de diseñar políticas que permitan mantener superávit en el sectorexterno y evitar las recurrentes crisis observadas en el pasado. En este trabajo, se consideran algunosmodelos destinados a la realización de pronósticos de dicho agregado, los cuales podrían seruna alternativa a la estimación de sistemas econométricos estructurales. A tal efecto, se utilizandos propuestas: la primera se basa en modelos de VAR sin restricciones y Bayesianos (‘Minnesota’prior, ‘Gibbs sampler’, parcial BVAR y BVAR-Kalman). Estos últimos consideran supuestos a priori(‘prior’) e información histórica de las series de tiempo empleadas. La segunda propuesta descansaen modelos FAVAR (Factor-aumentado VAR), que combinan los VAR con el análisis de factores.Finalmente, se evalúa la capacidad de pronóstico de los distintos modelos.