Condições de otimalidade e algoritmos de segunda-ordem

• Processo: 17/18308-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Gabriel Haeser
• Beneficiário: Gabriel Haeser
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Otimização Condições de otimalidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: algoritmos práticos | condições de otimalidade | Condições de Qualificação | Segunda-ordem | Otimização

Resumo

Neste projeto apresentamos diversas linhas de pesquisa futuras a respeito do uso de informação de segunda-ordem em problemas de otimização não-linear. Sendo as condições de otimalidade de segunda-ordem mais precisas do que as de primeira-ordem, a vantagem prática de se desenvolver um algoritmo com garantia de convergência a um ponto que satisfaz uma condição de otimalidade de segunda-ordem é clara, uma vez que em aplicações recentes de otimização não-linear a garantia de otimalidade é uma questão relevante. As linhas de pesquisa aqui descritas abordam o problema tanto do ponto de vista prático quanto teórico. (AU)

Publicações científicas

(29)

(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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