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Estudo e implementação de métodos determinísticos de otimização global para programação não linear

Processo: 15/18053-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2015
Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2018
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:José Mário Martinez Perez
Beneficiário:Rafael Durbano Lobato
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
Bolsa(s) vinculada(s):17/05198-4 - Técnicas avançadas de otimização não-diferenciável para problemas de otimização com estruturas difíceis, BE.EP.PD
Assunto(s):Otimização contínua   Programação não linear   Otimização global
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Diferenciação automática | otimização global | programação não linear | subestimadores convexos | Otimização Contínua

Resumo

O presente projeto visa estudar e implementar algoritmos determinísticos de otimização global para problemas de programação não linear. A pesquisa será focada em problemas com derivadas de segunda ordem contínuas e fará uso de técnicas modernas de diferenciação computacional (cálculo automático de derivadas). Porém, pretende-se também estudar problemas de otimização em que as funções envolvidas são caixas cinzas (funções sem derivadas disponíveis, ou sem expressões analíticas disponíveis, ou funções provenientes de simulações ou com um custo de avaliação muito alto). O objetivo principal do projeto será o desenvolvimento de um software robusto e eficiente de otimização global.

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Publicações científicas
(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)
BIRGIN, ERNESTO G.; LOBATO, RAFAEL D.; MARTINEZ, JOSE MARIO. Constrained optimization with integer and continuous variables using inexact restoration and projected gradients. BULLETIN OF COMPUTATIONAL APPLIED MATHEMATICS, v. 4, n. 2, p. 55-70, . (13/05475-7, 15/18053-9, 13/07375-0, 13/03447-6, 14/18711-3, 10/10133-0)
BIRGIN, E. G.; LOBATO, R. D.. A matheuristic approach with nonlinear subproblems for large-scale packing of ellipsoids. European Journal of Operational Research, v. 272, n. 2, p. 447-464, . (13/07375-0, 17/05198-4, 16/01860-1, 13/05475-7, 15/18053-9, 13/03447-6, 12/23916-8)