Métodos computacionais de otimização

• Processo: 18/24293-0
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Vigência: 01 de abril de 2019 - 31 de março de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Sandra Augusta Santos
• Beneficiário: Sandra Augusta Santos
• Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Ernesto Julián Goldberg Birgin ; Gabriel Haeser ; José Mário Martinez Perez ; Paulo José da Silva e Silva ; Roberto Andreani
• Pesq. associados: Fedor Pisnitchenko ; Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto ; Leandro Martinez ; Lucio Tunes dos Santos ; Luis Felipe Cesar da Rocha Bueno ; Maria Aparecida Diniz Ehrhardt ; Thadeu Alves Senne
• Auxílios(s) vinculado(s): 20/04585-7 - Desenvolvimento de métodos eficientes para problemas de otimização linear e não linear cônicas, e suas aplicações, AV.EXT; 19/14873-2 - XIII Brazilian Workshop on Continuous Optimization, AR.BR
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/05168-3 - Métodos acelerados em larga escala para sistemas não lineares e para o problema de quadrados mínimos não lineares, BP.PD; 21/04979-8 - Condições sequenciais de otimalidade para otimização não linear em cones simétricos, BP.PD; 21/05007-0 - Métodos numéricos para equilíbrio de Nash com critério de descenso, BP.PD; + mais bolsas vinculadas 21/05499-0 - Estimativas de parâmetros em modelos sob condições reais, BP.PD; 20/12455-6 - Métodos de restauração inexata aplicados à otimização topológica, BP.MS; 20/14969-7 - Minimização do volume de estruturas via otimização topológica, BP.IC; 20/13946-3 - Sobre métodos de primeira ordem acelerados para minimização suave, BP.IC; 20/00521-4 - Sobre métodos baseados em conjuntos de nível para otimização topológica estrutural, BP.MS; 19/25258-7 - Uma abordagem de otimização contínua para o problema de cobertura, BP.PD; 19/24339-3 - Estudo do desempenho de métodos computacionais para equações diferenciais ordinárias, BP.IC; 19/15992-5 - Métodos proximais e regularização, BP.IC; 19/13420-4 - Métodos de otimização aplicados a redes neurais para detecção de anomalias em transações com cartão de crédito, BP.IC; 19/18859-4 - Um método de otimização contínua com critério de parada baseado em uma nova condição sequencial de otimalidade, BP.DD; 19/13096-2 - Medidas de complementaridade em condições de otimalidade, BP.DD; 16/22989-2 - Um método amostral para problemas de otimização não suave com restrições, BP.PD - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Modelagem computacional Algoritmos Otimização Otimização contínua Problemas de programação linear de grande porte

Resumo

Nosso grupo atua no ambiente científico brasileiro há 40 anos, e é sensível às novas tendências e às modernas aplicações da Otimização. Ao longo dos anos, este grupo, financiado por sucessivos projetos temáticos da FAPESP, tem realizado contribuições significativas nas áreas que envolvem métodos de decomposição, métodos quase-Newton, programação quadrática sequencial, métodos de Lagrangiano Aumentado, restauração inexata, problemas de porte enorme, condições sequenciais de otimalidade, minimização sem derivadas, complexidade algorítmica, reconstrução de imagens e aprendizagem de máquina, entre outras. A experiência acumulada nestes anos, assim como a incorporação e a renovação do time de pesquisadores no projeto, nos habilita a atacar problemas nos quais a função objetivo é difícil, impossível de avaliar, ou de existência questionável, o número de variáveis é enorme ou desconhecido e, finalmente, a incerteza se estende às restrições. A abordagem destes problemas exige necessariamente enfoques interdisciplinares e o impacto almejado é, ao mesmo tempo, científico, econômico e social. (AU)

Publicações científicas

(32)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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