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Previous issue date: 2016-11-04 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents a linear search algorithm for unconstrained optimization problems
proposed by Gonglin Yuan, Sha Lu Wei and Zengxi [1], called here by Algorithm
GSZ. This algorithm is designed from the perspective of inheriting the simplicity and
low computational cost of the conjugate gradient method. n this context, a detailed
proof of the global convergence analysis for functions not necessarily convex is presented.
We also emphasize the achievement of the linear convergence rate for the case
where the function is strongly Convex. / Neste trabalho apresentamos um algoritmo de busca linear para problemas de
otimização irrestrita proposto por Gonglin Yuan, Sha Lu e Zengxi Wei [1], denominado
aqui por Algoritmo GSZ. Este algoritimo é concebido sob a perspectiva de herdar a
simplicidade e o baixo custo computacional do método do gradiente conjugado. Neste
contexto, uma prova detalhada da análise de convergência global para funções não
necessariamente convexas é apresentada. Ressaltamos ainda a obtenção da taxa de
convergência linear para o caso em que a função é fortemente convexa.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/6199 |
Date | 04 November 2016 |
Creators | Silva, Daniele Alencar Fabrício da, 0 |
Contributors | ppgmufam@gmail.com, Silva, Roberto Cristóvão Mesquita, Bitar, Sandro Dimy Barbosa, Oliveira, Paulo Roberto |
Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Matemática, UFAM, Brasil, Instituto de Ciências Exatas |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | -7807118400798055458, 600, 500, 3062048892926319528 |
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