| Processo: | 17/07265-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 04 de setembro de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 03 de janeiro de 2018 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada |
| Pesquisador responsável: | Sandra Augusta Santos |
| Beneficiário: | Lucas Eduardo Azevedo Simões |
| Supervisor: | Michael Overton |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | New York University, Estados Unidos |
| Vinculado à bolsa: | 16/22989-2 - Um método amostral para problemas de otimização não suave com restrições, BP.PD |
| Assunto(s): | Otimização matemática |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | bilevel optimization | constrained optimization | Gradient Sampling | nonconvex optimization | nonsmooth optimization | Otimização |
Resumo Em 2005, um método conhecido como Amostragem de Gradientes (do inglês, Gradient Sampling) foi publicado e, desde então, algumas variantes deste algoritmo foram desenvolvidas para a solução de problemas de otimização não suave. Para o caso restrito, Curtis e Overton apresentaram em 2012 uma nova técnica amostral que usa uma função de penalização e ideias dos métodos de Programação Quadrática Sequencial.Nós propomos um novo método amostral para problemas de otimização não suave com restrições. Nossa ideia baseia-se em uma nova função penalizadora que, por sua flexibilidade, nos permite lidar com problemas de otimização não suave em dois níveis. Portanto, uma vez que problemas de otimização com hierarquia estão presentes em vários problemas que envolvem tomada de decisão no mundo real, nós acreditamos que além da sua contribuição teórica, este estudo também apresenta um apelo prático. (AU) | |
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