Implementação Eficiente dos Métodos de Pontos Interiores Especializados para o Problema de Regressão pela Norma Lp

• Processo: 09/03220-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2009
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2011
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Aurelio Ribeiro Leite de Oliveira
• Beneficiário: Eliana Contharteze Grigoletto
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Programação não linear Otimização não linear Métodos de pontos interiores Regressão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Métodos de Pontos Interiores | otimização não linear | Regressão | Sistemas Lineares Esparsos | Programação Não-Linear

Resumo

Os métodos de pontos interiores primais-duais para o problema de regressão pela norma p previamente desenvolvidos terão sua estrutura matricial resultante explorada objetivando uma implementação eficiente. O problema de regressão tem inúmeras aplicações em diversas áreas. A norma-2 é muito popular, entre outros motivos, por permitir uma solução direta. Por sua vez a norma-1 permite reduzir o efeito de pontos discrepantes enquanto que a norma-infinita garanteproteção contra o pior caso. Nas aplicações do problema de regressão p com 1 < p < 2 o objetivoconsiste em combinar de forma apropriada a cada problema, as propriedades de regressão das normas 1 e 2. A implementação do método de pontos interiores a ser desenvolvida será comparada com implementações eficientes de outros métodos existentes.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

GRIGOLETTO, Eliana Contharteze. Implementação eficiente dos métodos de pontos interiores especializados para o problema de regressão pela norma Lp. 2011. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Campinas, SP.