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Convergência de algoritmos de otimização, condições de otimalidade e qualificação de restrições

Processo: 05/02163-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2006
Vigência (Término): 30 de setembro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:José Mário Martinez Perez
Beneficiário:Gabriel Haeser
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Convergência   Programação não linear

Resumo

O objeto da programação não linear (PNL) é o problema matemático de minimizar uma função contínua com restrições dadas por equações e inequações, em geral não lineares. A teoria de convergência de muitos algoritmos eficientes e populares pode ser considerada incompleta. Neste trabalho nos propomos a formulação e resolução de perguntas específicas relacionadas com esses algoritmos. (AU)

Publicações científicas (4)
(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, ROBERTO; FUKUDA, ELLEN H.; SILVA, PAULO J. S. A Gauss-Newton Approach for Solving Constrained Optimization Problems Using Differentiable Exact Penalties. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, v. 156, n. 2, p. 417-449, FEB 2013. Citações Web of Science: 5.
BIRGIN, ERNESTO G.; FERNANDEZ, DAMIAN; MARTINEZ, J. M. The boundedness of penalty parameters in an augmented Lagrangian method with constrained subproblems. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, v. 27, n. 6, p. 1001-1024, 2012. Citações Web of Science: 27.
ANDREANI, ROBERTO; HAESER, GABRIEL; MARTINEZ, J. M. On sequential optimality conditions for smooth constrained optimization. OPTIMIZATION, v. 60, n. 5, SI, p. 627-641, 2011. Citações Web of Science: 49.
HAESER, GABRIEL. On the global convergence of interior-point nonlinear programming algorithms. COMPUTATIONAL & APPLIED MATHEMATICS, v. 29, n. 2, p. 125-138, 2010. Citações Web of Science: 5.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
HAESER, Gabriel. Condições sequenciais de otimalidade. 2009. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica.

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