Métodos numéricos em minimização com restrições

Orientador: Jose Mario Martinez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-26T03:15:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2000 / Resumo: Nesta tese apresentamos métodos numéricos para problemas de minimização com restrições. O Capítulo 1 está baseado no artigo "Validation of an Augmented Lagrangian algorithm with a Gauss-Newton Hessian approximation using a set of Hard-Spheres Problems", de Krejié, Martínez, Mello e Pilotta. O Capítulo 2 está baseado no artigo "Inexact-Restoration algorithm for constrained optimization" , de Martínez e Pilotta, onde é considerado um novo método de tipo restauração inexata para um problema de minimização com restrições gerais. O Capítulo 3 estábaseado no artigo "Spectral Gradient method for linearly constrained optimization" , de Martínez, Pilotta e Raydan, onde é considerado um novo método para um problema de minimização com restrições lineares e canalizações usando gradiente espectral precondicionado e penalização exponencial. O Capítulo 4 está baseado no artigo "A limited-memory multipoint secant method for bound constrained optimization", de Burdakov, Martínez e Pilotta, onde é considerado um novo método para um problema de minimização com canalizações usando uma estratégia de restrições ativas e um método secante simétrico multipoint com memória limitada para resolver um subproblema quadrático em cada face / Abstract: We present numerical methods for constrained minimization problems. Chapter 1 is based on the paper "Validation of an Augmented Lagrangian algorithm with a Gauss-Newton Hessian approximation using a set of Hard-Spheres Problems", by Krejié, Martínez, Mello and Pilotta. Chapter 2 is based on the paper "InexactRestoration algorithm for constrained optimization" , by Martínez and Pilotta, where we introduce an inexact-restoration method for solving a general constrained minimization problem. Chapter 3 is based on the paper "Spectral Gradient method for linearly constrained optimization", by Martínez, Pilotta, and Raydan, where we introduce a new method for this problem which uses exponential penalization. Chapter 4 is based on the paper " A limited-memory multipoint secant method for bound constrained optimization", by Burdakov, Martínez and Pilotta, where we introduce a new method for bound constrained optimization that uses active set methods for solving a quadratic subproblem in each face / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/307446
Date22 May 2000
CreatorsPilotta, Elvio Angel
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Martínez Pérez, José Mario, 1948-, Ruggiero, Márcia Aparecida Gomes, Moretti, Antonio Carlos, Burachik, Regina Sandra, Andreani, Roberto, Krejic, Natasa, Mello, Margarida Pinheiro
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format121p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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