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

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(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)

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.. . 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.. . 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.. . 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.