Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-03-31T11:28:07Z No. of bitstreams: 1 jesuscernadesgomez.pdf: 1031961 bytes, checksum: 184ef4c8e577aada634107338cd8a4ee (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-04-24T02:56:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 jesuscernadesgomez.pdf: 1031961 bytes, checksum: 184ef4c8e577aada634107338cd8a4ee (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-24T02:56:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 jesuscernadesgomez.pdf: 1031961 bytes, checksum: 184ef4c8e577aada634107338cd8a4ee (MD5) Previous issue date: 2013-06-07 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho tem por finalidade apresentar um método para a solução de problemas de otimização não-convexos e não-diferenciáveis. O método, chamado IED (Interior Epigraph Directions), aplica-se a problemas de otimização cuja função objetivo é contínua e definida em um subconjunto compacto de Rn, sujeita a restrições de igualdade e/ou desigualdade. O método IED considera o problema dual induzido por uma função lagrangeana aumentada e obtém a solução primal gerando uma sequêmcia de pontos no interior do epígrafo da função dual. Primeiramente, um subgradiente é usado para gerar uma aproximação linear do problema dual. Em seguida, usa-se esta aproximação linear para definir-se uma direção de busca interior ao epígrafo da função dual. Obtém-se então, a partir de um ponto no interior do epígrafo, um novo ponto interior e, consequêntemente, uma sequência de pontos interiores é construida. Essa sequência produz uma sequência dual que por sua vez origina uma sequência primal, através da solução de um subproblema originado pela dualidade. A análise de convergência do algoritmo é também apresentada bem como resultados numéricos da solução de problema extraídos da literatura. / This work presents a method for solving constrained nonsmooth and nonconvex optimization problems. Themethod, called IED (Interior Epigraph Directions) can be applied to optimization problems with continuos objective functions defined over compact subsets of Rn and subjected to equalities and/or inequalities constraints. The IED method considers the dual problem induced by a generalized augmented Lagrangian function and obtains the primal solution by generating a sequence of iterates in the interior of the dual function. First, a subgradient is used to build a linear approximation to the dual problem. Then, this linear approximation is used to define a search direction in the interior of the dual function. From an interior point of the epigraph, a new point is obtained and an interior sequence to the epigraph is built, This sequence of interior points generates a dual sequence which in its turn generates a primal sequence by solving a problem originated by duality. The convergence analysis is also presented as well as numerical result of several problems obtained from de literature.

Orientador: Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T00:24:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Siqueira_AbelSoares_D.pdf: 1465105 bytes, checksum: 2cba750df9607e9cb37b5799b157c850 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Uma maneira de resolver problemas gerais de programação não linear é utilizar estratégias de passos compostos. Essas estratégias normalmente combinam um passo tangente às restrições e um passo normal, alternando entre a diminuição da função objetivo e da norma da infactibilidade. Esse tipo de método exige o controle dos passos ou dos iterandos, para que não se perca o progresso de um vii passo no outro. Apresentaremos uma extensão do método de Controle Dinâmico da Infactibilidade, que utiliza uma estratégia de controle de passos chamado de Cilindros de Confiança. Esse método foi desenvolvido para problemas com restrições apenas de igualdade, e nossa extensão lida com restrições gerais. Mostraremos testes numéricos comparando nosso método com um método do mesmo tipo / Abstract: One way to solve general nonlinear programming problems is the composite-step strategies. These strategies usually combine a step tangent to the constraints and a normal step, alternating between reducing the objective function value and the norm of the infeasibility. This kind of method requires the control of the steps or the iterates, in order to prevent one step from destroying the progress of another. We will present an extension of the Dynamic Control of Infeasibility method, which utilizes a strategy to control the steps known as Trust Cylinders. This method was originally designed for problems with equality contraints only, and our extension will handle general constraints. We'll show numerical experiments comparing our method with another composite-step method / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Orientadores: José Mario Martínez Pérez, Margarida Pinheiro Mello / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-19T12:33:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_RodrigoSilva_D.pdf: 3475914 bytes, checksum: e7fad42e859de59d5e4db3f0a5a41417 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Neste trabalho estudamos inicialmente o problema da reconstrução 3D de uma proteína dadas as distâncias entre pares de átomos de sua estrutura. Formulamos a situação como um problema de otimização não linear com função objetivo contínua no domínio de variáveis e mostramos através de experimentos computacionais que a estrutura original da proteína é recuperada mesmo quando admitimos conhecidas apenas um subconjunto de distâncias intra- átomos. Em seguida, estudamos problema da representação de um conjunto de proteínas comparadas em relação as suas estruturas tridimensionais. Propomos algumas formulações para este problema onde as proteínas são representadas por objetos em espaços euclidianos e elaboramos também um procedimento para classificar proteínas novas sem a necessidade de realizar exaustivas comparações estruturais envolvendo as proteínas analisadas / Abstract: In this work we initially study the problem of reconstruct the 3D structure of a protein given the distances between pairs of its atoms. We formulate this situation as a nonlinear optimization problem with a continuous objective function over the domain of variables. We show by computational experiments that the original protein structure is recovered even when we do not use all the distances between its atoms. Next, we study the problem of representing a set of proteins. The proteins are compared with respect to their 3D structures. We propose some formulations to this problem, where the proteins are represented by objects in euclidean spaces and we elaborate also a form of use these representations to classify new proteins without perform many comparisons between the analyzed structures / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Marco Lucio Bittencourt / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:11:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_ClaudioAlessandrodeCarvalho_D.pdf: 8818222 bytes, checksum: 36e6f78e8d1e412fa6158084270249ea (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado

Orientador: Jose Mario Martinez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-04T03:19:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Francisco_JulianodeBem_D.pdf: 963435 bytes, checksum: 88cedcb7cfb40d6a63f0ce67f0abb970 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Algoritmos robustos e numericamente viáveis para resolver problemas de otimização têm sido cada vez mais solicitados em problemas práticos que aparecem em engenharia, química, física, entre outras áreas. Com isso em mente, este trabalho apresenta um novo método globalmente convergente baseado em região de confiança para resolver sistemas não-lineares indeterminados (mais incógnitas do que equações) com restrições de caixa, podendo, portanto, ser aproveitado para a fase de viabilidade nos algoritmos baseados em restauração periódica. É mostrado que esse método apresenta, sob certas hipóteses, convergência localmente quadrática. Em uma outra parte deste trabalho é apresentado um novo algoritmo globalmente convergente, o qual se baseia em região de confiança, para resolver problemas de otimização do tipo min f(x); s:a: x 2 D; onde f : Rn ! R é assumida para ser continuamente diferenciável e D C Rn, um subconjunto fechado arbitrário. Em vez de considerar a região de confiança explicitamente nos subproblemas, esse método introduz um parâmetro de regularização que busca imitar a região de confiança. Com essa caracterização, os subproblemas consistem em minimizar um modelo quadratico de f sujeito ao subconjunto D. Uma importante aplicação desse novo algoritmo aparece em química quântica e resultará em um novo algoritmo globalmente convergente, robusto e numericamente viável para calcular estruturas eletrônicas de átomos e moléculas / Abstract: Abstract Robust and numerically feasible algorithms for solving optimization problems have been demanded for solving practice problems that appear in Engineering, Chemistry, Physics and others. This work present a new globally convergent method based on trust regions for solving box-constrained underdetermined nonlinear systems (more unknowns than equations), that can be used on the feasibility fase of algorithms based on periodic restoration. Under some assumptions, it will be proved locally quadratic convergence. In other part of this work, a new globally convergent algorithm is introduced, based on trust regions, for solving the optimization problem min f(x); s:t: x 2 D; where f : Rn ! R is continuously dierentiable and D C Rn is an arbitrary closed subset. Instead of considering explicitly the trust region on the subproblems, the method introduces a regularization parameter that mimics the trust region. With this characterization, the subproblems consist on minimizing a quadratic model of f subject to D. numerically feasible globally convergent algorithm for electronic structure calculations is obtained. / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Roberto Andreani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-04T05:03:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gaujoux_RenaudGilles_M.pdf: 1743739 bytes, checksum: a3548a59bc983f4398cb0136c62c1d6a (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Esta dissertação trata da aplicação de um método de tipo Newton generalizado aos sistemas KKT. Graças às funções chamadas de NCP, o sistema KKT pode ser reformulado como uma equação do tipo H(z) = O, onde H é uma função semi-suave. Nos preliminares teóricos apresentamos os conceitos importantes para a análise desse tipo de sistema quando a função involvida não é diferenciável. Trata-se de subdiferencial, semi-suavidade, semi-derivada. Então, usando um ponto de vista global, descrevemos de uma vez só as diferentes generalizações do método de Newton, apresentando as condições suficientes de convergência local. Uma versão globalizada do método é também detalhada. Com o fim de aplicar o algoritmo à reformulação semi-suave do sistema KKT, estudamos as propriedades da função H, primeiro independentemente da função NCP usada. Então analisamos o caso de três funções NCP particulares: a função do Mínimo, a função de Fischer-Burmeister, a função de Fischer-Burmeister Penalizada. Apresentamos os resultados de testes numéricos que comparam o desempenho do algoritmo quando usa as diferentes funções NCP acima / Abstract: This work deals with the use of generalized Newton type method to solve KKT systems. By the mean of so called NCP functions, any KKT system can be writen as an equation of type H(z) = O, where H is a semismooth function. In a teorical preliminaries part, we present some key notions for the analysis of such a type of system, whose the involved function is not differentiable. It deals with subdifferential, semismoothness, semiderivative. Then, tackling the problem with a very general point of view, we make a unified description of different generalizations of N ewton method, giving sufficient local convergence conditions. More over, we detail a possible globalization of such methods. In order to use this global algorithm to solve semismooth form of KKT systems, we study some of the H function's properties, first without specifying any underlying NCP function, and then in the case of three known NCP functions: the minimum function, the Fischer-Burmeister function and the penalized Fischer-Burmeister function. Finally, we give the results of numerical tests, which compare the algorithm's performance for each of these three NCP functions / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Roberto Andreani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-22T06:15:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BaygorreaCusihuallpa_Nancy_M.pdf: 1656614 bytes, checksum: 036b8eeb6a7f3e461c7ca051fed6fd3d (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta dissertação desenvolve um estudo detalhado da convergência local do método de ponto proximal para resolver o problema de encontrar zeros de operadores maximais sem a condição de monotonicidade. Em particular, é estudada a convergência dos métodos de multiplicadores proximais para resolver problemas de otimização não linear sem a condição de convexidade. Para obter os resultados desejados apresentaremos ferramentas de análise variacional para substituir a condição de monotonicidade maximal do operador como também, a teoria de dualidade generalizada para a aplicação do método de multiplicadores proximais. Apresentamos também uma aplicação do algoritmo do ponto proximal aos métodos dos multiplicadores para uma classe de problemas gerais baseados num esquema de dualidade generalizada / Abstract: In this dissertation we will develop a detailed study of local convergence of proximal point method for finding a root of maximal operators without monotonicity. In particular, it is studied the convergence for proximal method of multipliers by solving nonlinear optimization problems without convexity conditions. In order to obtain the desired results we will study some variational analysis tools to replace maximal monotonicity condition of operators as well as general duality theory which is t reacted to study an application to proximal method of multipliers. Also, we show an application of the proximal point algorithm to the multipliers methods for a class of problems which is based in general duality scheme / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestra em Matemática Aplicada

Problemas com múltiplos objetivos são muito frequentes nas áreas de Otimização, Economia, Finanças, Transportes, Engenharia e várias outras. Como os objetivos são, geralmente, conflitantes, faz-se necessário o uso de técnicas apropriadas para obter boas soluções. A área que trata de problemas deste tipo é chamada de Otimização Multiobjetivo. Neste trabalho, estudamos os problemas dessa área e alguns dos métodos existentes para resolvê-los. Primeiramente, alguns conceitos relacionados ao conjunto de soluções são definidos, como o de eficiência, no intuito de entender o que seria a melhor solução para este tipo de problema. Em seguida, apresentamos algumas condições de otimalidade de primeira ordem, incluindo as do tipo Fritz John para problemas de Otimização Multiobjetivo. Discutimos ainda sobre algumas condições de regularidade e total regularidade, as quais desempenham o mesmo papel das condições de qualificação em Programação Não-Linear, propiciando a estrita positividade dos multiplicadores de Lagrange associados às funções objetivo. Posteriormente, alguns dos métodos existentes para resolver problemas de Otimização Multiobjetivo são descritos e comparados entre si. Ao final, aplicamos a teoria e métodos de Otimização Multiobjetivo nas áreas de Compressed Sensing e Otimização de Portfolio. Exibimos então testes computacionais realizados com alguns dos métodos discutidos envolvendo problemas de Otimização de Portfolio e fazemos uma análise dos resultados. / Problems with multiple objectives are very frequent in areas such as Optimization, Economy, Finance, Transportation, Engineering and many others. Since the objectives are usually conflicting, there is a need for appropriate techniques to obtain good solutions. The area that deals with problems of this type is called Multiobjective Optimization. The aim of this work is to study the problems of such area and some of the methods available to solve them. Firstly, some basic concepts related to the feasible set are defined, for instance, efficiency, in order to comprehend which solution could be the best for this kind of problem. Secondly, we present some first-order optimality conditions, including the Fritz John ones for Multiobjective Optimization. We also discuss about regularity and total regularity conditions, which play the same role in Nonlinear Multiobjective Optimization as the constraint qualifications in Nonlinear Programming, providing the strict positivity of the Lagrange multipliers associated to the objective functions. Afterwards, some of the existing methods to solve Multiobjective Optimization problems are described and compared with each other. At last, the theory and methods of Multiobjective Optimization are applied into the fields of Compressed Sensing and Portfolio Optimization. We, then, show computational tests performed with some of the methods discussed involving Portfolio Optimization problems and we present an analysis of the results.

Problemas de otimização em caixas são de grande importância, não só por surgirem naturalmente na formulação de problemas da vida prática, mas também por aparecerem como subproblemas de métodos de penalização ou do tipo Lagrangiano Aumentado para resolução de problemas de programação não-linear. O objetivo do trabalho é estudar um algoritmo de restrições ativas para problemas de otimização em caixas recentemente apresentado chamado ASA e compará-lo à versão mais recente de GENCAN, que é também um método de restrições ativas. Para tanto, foi elaborada uma metodologia de testes robusta e minuciosa, que se propõe a remediar vários dos aspectos comumente criticados em trabalhos anteriores. Com isso, puderam ser extraídas conclusões que levaram à melhoria de GENCAN, conforme ficou posteriormente comprovado por meio da metodologia aqui introduzida. / Box-constrained optimization problems are of great importance not only for naturally arising in several real-life problems formulation, but also for their occurrence as sub-problems in both penalty and Augmented Lagrangian methods for solving nonlinear programming problems. This work aimed at studying a recently introduced active-set method for box-constrained optimization called ASA and comparing it to the latest version of GENCAN, which is also an active-set method. For that purpose, we designed a robust and thorough testing methodology intended to remedy many of the widely criticized aspects of prior works. Thereby, we could draw conclusions leading to GENCAN\'s further development, as it later became evident by means of the same methodology herein proposed.

Orientador: Rodrigo Máximo Sánchez Román / Resumo: A técnica de fertirrigação pode ser considerada a mais eficiente devido à mistura dos fertilizantes com a água de irrigação, os quais aliados a luz solar, constituem os fatores de grande importância para o desenvolvimento das culturas. Desse modo, para atender o objetivo deste trabalho foi desenvolvida uma metodologia que permitisse identificar uma mistura ótima de fertilizantes capaz de auxiliar o produtor no manejo da fertirrigação. Essa metodologia consistiu no desenvolvimento de um modelo matemático de otimização para auxílio na determinação da quantidade ótima de cada fertilizante a ser inserida na mistura de forma a atender as necessidades nutricionais da cultura a um custo mínimo. Para auxiliar o usuário desse modelo, também foi desenvolvido um aplicativo para dispositivos móveis. Sendo, portanto, este aplicativo uma ferramenta de apoio à técnicos e produtores no processo de tomada de decisões em campo. Dentre os diversos métodos de resolução de problemas de programação não-linear, foi escolhido o Método do Gradiente Conjugado Não-Linear para resolução do problema de otimização proposto neste trabalho, por ser o que mais se adapta as características deste. Esse método é um caso particular do Método do Gradiente Conjugado, utilizado para soluções de problemas não-lineares e/ou minimização de funções convexas. O modelo matemático proposto atendeu às restrições preconizados na fertirrigação para o cálculo da quantidade de fertilizantes, à um baixo custo; tornando-o mais c... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Fertigation technique can be considered the most efficient due to the mixture of fertilizers with irrigation water, which together with sunlight, are the most important factors to the development of crops. This study aimed to develop a methodology to identify an optimal mixture of fertilizers capable to help producers in the management of fertigation. We developed a mathematical optimization model that calculates the best combination of fertilizers to obtain the desired nutrient solution for different crops, taking into account the minimal cost. To assist the user of this model, a mobile application was developed being a tool of decision-making for farmers and agriculture technicians in situ. Nonlinear Conjugate Gradient Method was chosen to the resolution of the optimization problem proposed in this work, as it is what fits better with our features. This method is a particular case of the Conjugate Gradient Method, proposed for non-problem solving and/or minimization of convex functions. The mathematical model proposed complied with the restrictions recommended in fertigation for the calculation of the amount of fertilizer at a low cost; making it more complete and more efficient and a powerful tool. Thus, the proposed methodology, as well as the mobile application, developed in this research is an important, user-friendly and affordable tool to assist in proper fertigation management. / Doutor