Métodos sem derivadas para programação não linear: problemas restritos e com ruído

• Processo: 13/12964-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2013
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Sandra Augusta Santos
• Beneficiário: Deise Gonçalves Ferreira
• 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de convergencia | Buscas em conjuntos geradores | métodos de amostragem | otimização sem derivadas | Restrições algébricas e implícitas | Otimização e Análise Numérica

Resumo

Este projeto encaminha um estudo teórico-prático visando o desenvolvimento de algoritmos sem derivadas e globalmente convergentes para oproblema de programação não linear, com restrições algébricas e/ou implícitas, e com ruído. Os métodos de filtragem implícita, que se baseiam em amostragem e possuem uma liberdade intrínseca, serão o ponto de partida. Vamos pesquisar as características mais apropriadas dos distintos algoritmos existentes de buscas em conjuntos geradores, em combinação com os métodos de filtragem implícita, visando a obtenção de estratégias eficientes e robustas. Planejamos também analisar as hipóteses qualificadoras para o conjunto viável utilizadas na literatura para busca direta em malhas adaptativas, visando possíveis enfraquecimentos. Uma investigação computacional complementará os resultados teóricos obtidos.

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)

DINIZ-EHRHARDT, M. A.; FERREIRA, D. G.; SANTOS, S. A.. Applying the pattern search implicit filtering algorithm for solving a noisy problem of parameter identification. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, FEB 2020. (13/07375-0, 18/24293-0, 13/12964-4)

DINIZ-EHRHARDT, M. A.; FERREIRA, D. G.; SANTOS, S. A.. Applying the pattern search implicit filtering algorithm for solving a noisy problem of parameter identification. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, v. 76, n. 3, SI, p. 835-866, JUL 2020. (13/07375-0, 18/24293-0, 13/12964-4)

DINIZ-EHRHARDT, M. A.; FERREIRA, D. G.; SANTOS, S. A.. A pattern search and implicit filtering algorithm for solving linearly constrained minimization problems with noisy objective functions. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, v. 34, n. 4, p. 827-852, JUL 4 2019. (13/12964-4, 13/05475-7, 13/07375-0)

DINIZ-EHRHARDT, M. A.; FERREIRA, D. G.; SANTOS, S. A.. Applying the pattern search implicit filtering algorithm for solving a noisy problem of parameter identification. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, v. 76, n. 3, p. 32-pg., 2020-02-19. (13/07375-0, 18/24293-0, 13/12964-4)

Publicações acadêmicas

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

FERREIRA, Deise Gonçalves. Métodos sem derivadas para programação não linear: problemas com restrições lineares e ruído na função objetivo. 2017. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Campinas, SP.