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Busca direcional não-monótona em métodos de amostragem de gradiente para otimização não-convexa e não-suave

Processo: 13/14615-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2013
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:Sandra Augusta Santos
Beneficiário:Lucas Eduardo Azevedo Simões
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/05475-7 - Métodos computacionais de otimização, AP.TEM

Resumo

Recentemente, problemas de otimização com funções não suaves localmente Lipschitz vem ganhando maior interesse científico. Algoritmos desenvolvidos para resolver tais problemas baseiam-se na ideia de construção de direções de busca a partir de uma amostragem de gradientes em torno do ponto atual de iteração. No presente projeto propomos estudar um assunto ortogonal ao aprimoramento das direções de busca. A pesquisa se concentrará no desenvolvimento de técnicas destinadas a aliviar o custo computacional da busca linear; uma vez que a construção de direções sofisticada já maturou nos campos teóricos e práticos, acreditamos que essa seja uma área natural de pesquisa. Em particular, o alvo concreto primário de nossos esforços será o desenvolvimento de técnicas de busca linear não-monótona para problemas de otimização não-suave.

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)
HELOU, ELIAS S.; SANTOS, SANDRA A.; SIMOES, LUCAS E. A. A fast gradient and function sampling method for finite-max functions. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, v. 71, n. 3, p. 673-717, DEC 2018. Citações Web of Science: 0.
HELOU, ELIAS SALOMAO; SANTOS, SANDRA A.; SIMOES, LUCAS E. A. On the Local Convergence Analysis of the Gradient Sampling Method for Finite Max-Functions. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, v. 175, n. 1, p. 137-157, OCT 2017. Citações Web of Science: 1.
HELOU, ELIAS S.; SIMOES, LUCAS E. A. epsilon-subgradient algorithms for bilevel convex optimization. INVERSE PROBLEMS, v. 33, n. 5 MAY 2017. Citações Web of Science: 0.
HELOU, ELIAS SALOMAO; SANTOS, SANDRA A.; SIMOES, LUCAS E. A. On the differentiability check in gradient sampling methods. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, v. 31, n. 5, p. 983-1007, OCT 2016. Citações Web of Science: 3.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SIMÕES, Lucas Eduardo Azevedo. Sampling techniques for nonsmooth optimization = Técnicas amostrais para otimização não suave. 2017. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica.

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