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Condições de otimalidade e algoritmos de segunda-ordem

Processo: 17/18308-2
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2018 - 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 

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
(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)
BUENO, LUIS FELIPE; HAESER, GABRIEL; ROJAS, FRANK NAVARRO. OPTIMALITY CONDITIONS AND CONSTRAINT QUALIFICATIONS FOR GENERALIZED NASH EQUILIBRIUM PROBLEMS AND THEIR PRACTICAL IMPLICATIONS. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION, v. 29, n. 1, p. 31-54, 2019. Citações Web of Science: 2.

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