Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-03-26T12:20:46Z
No. of bitstreams: 2
Dissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf: 1128475 bytes, checksum: a2d00afcaef383726904cf6e6fd3527d (MD5)
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-03-27T10:48:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Dissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf: 1128475 bytes, checksum: a2d00afcaef383726904cf6e6fd3527d (MD5)
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-27T10:48:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Dissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf: 1128475 bytes, checksum: a2d00afcaef383726904cf6e6fd3527d (MD5)
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)
Previous issue date: 2014-12-18 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / We consider an optimization problem for which the objective function is the sum of
convex functions, not necessarily differentiable. We study a subgradient method that
executes the iterations incrementally selecting each component function sequentially
and processing the subgradient iteration individually. We analyze different alternatives
for choosing the step length, highlighting the convergence properties for each case. We
also analyze the incremental model in other methods, considering proximal iteration and
combinations of subgradient and proximal iterations. This incremental approach has been
very successful when the number of component functions is large. / Consideramos um problema de otimização cuja função objetivo consiste na soma de funções
convexas, não necessariamente diferenciáveis. Estudamos um método subgradiente
que executa a iteração de forma incremental, selecionando cada função componente de
maneira sequencial e processando a iteração subgradiente individualmente. Analisamos
diferentes alternativas para a escolha do comprimento de passo, destacando as propriedades
de convergência para cada caso. Abordamos também o modelo incremental em outros
métodos, considerando iteração proximal e combinações de iterações subgradiente e proximal.
Esta abordagem incremental tem sido muito bem sucedida quando o número de
funções componentes é grande.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4367 |
| Date | 18 December 2014 |
| Creators | Adona, Vando Antônio |
| Contributors | Melo, Jefferson Divino Gonçalves de, Melo, Jefferson Divino Gonçalves de, Gonçalves, Max Leandro Nobre, Haeser, Gabriel, Ginart, Jorge Barrios |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Matemática (IME), UFG, Brasil, Instituto de Matemática e Estatística - IME (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 6600717948137941247, 600, 600, 600, 600, -4268777512335152015, -7090823417984401694, -2555911436985713659 |
Page generated in 0.0174 seconds