Condições de otimalidade e algoritmos para otimização cônica e aplicações em economia

• Processo: 23/01655-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2025
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Daiana Oliveira dos Santos
• Beneficiário: Daiana Oliveira dos Santos
• Instituição Sede: Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus Osasco. Osasco , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: Osasco
• Pesquisadores associados: Gabriel Haeser ; Roberto Andreani
• Assunto(s): Otimização Algoritmos Análise de risco Condições de otimalidade Economia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: algoritmo | Análise De Risco | condições de otimalidade | Otimização cônica | Otimização

Resumo

O presente projeto de pesquisa trata do desenvolvimento de ferramentas para problemas de otimização sob restrições cônicas; em particular, estamos interessados nos chamados problemas de otimização sob cones simétricos. Cones simétricos possuem uma rica estrutura algébrica subjacente que nos permite utilizar abordagem similar à abordagem clássica de programação não linear. Cones simétricos englobam o ortante não-negativo, o cone das matrizes semidefinidas e o cone de segunda-ordem (cone de Lorentz), estendendo portanto as mais importantes classes de problemas de otimização não linear. Nosso enfoque será no tratamento do problema em toda a sua generalidade, estendendo e unificando a teoria existente, principalmente em termos de condições de otimalidade sob hipóteses mínimas e suas relações com a convergência de algoritmos. Conectado ao apelo prático da teoria desenvolvida, propomos explorar aplicações relevantes de problemas que podem ser modelados com este tipo de técnica, como o problema de identificação de fatores de riscos financeiros. (AU)

Publicações científicas

(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)

ANDREANI, R.; HAESER, G.; RAMOS, A.; SANTOS, D. O.; SECCHIN, L. D.; SERRANONI, A.. Strong global convergence properties of algorithms for nonlinear symmetric cone programming. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, v. N/A, p. 25-pg., 2025-01-15. (17/18308-2, 18/24293-0, 23/01655-2, 13/07375-0)