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Problemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriais / Optimization Problems Quasi-convex: Gradient Method for Vector and Scalar FunctionsSANTOS, Milton Gabriel Garcia dos 27 October 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011-10-27 / This work we study the convergence properties of the Gradient Method Designed and Descent Method for Multi-objective optimization. At first, our optimization problem is
to minimize a real function of n-variables, continuously differentiable and restricted to a set of simple structure and add on the objective function of the hypothesis of
pseudo-convexity or quasi-convexity. Then we consider the problem of unconstrained multi-objective optimization and add some hypotheses about the function vector, such as
convexity or quasi-convexity, and is continuously differentiable. It is noteworthy that in both problems will be used to search for inexact Armijo over viable directions. / Neste trabalho faremos um estudo das propriedades de convergência do Método do Gradiente Projetado e do Método de Descida para otimização Multi-objetivo. No primeiro
momento, o nosso problema de otimização será o de minimizar uma função real de nvariáveis, continuamente diferenciável e restrita a um conjunto de estrutura simples e acrescentaremos sobre a função objetivo a hipótese de quase-convexidade ou pseudoconvexidade. Em seguida iremos considerar o problema de otimização Multi-Objetivo irrestrito e adicionar algumas hipóteses sobre a função vetorial, como a convexidade ou quase-convexidade, além de ser continuamente diferenciável. É importante salientar que
em ambos os problemas será utilizado a busca inexata de armijo ao longo de direções viáveis.
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