Métodos para programação não linear com resultados de complexidade de avaliação

• Processo: 17/03504-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Sandra Augusta Santos
• Beneficiário: John Lenon Cardoso Gardenghi
• 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
• Assunto(s): Programação não linear Algoritmos Complexidade Métodos numéricos de otimização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos | Complexidade | otimização | programação não linear | Métodos Numéricos de Otimização

Resumo

No presente projeto, estamos interessados em estudar e desenvolver uma implementação para o algoritmo proposto em E. G. Birgin, J. L. Gardenghi, J. M. Martínez, S. A. Santos e Ph. L. Toint. Evaluation complexity for nonlinear constrained optimization using unscaled KKT conditions and high-order models, SIAM Journal on Optimization, 26(2), 951-967, 2016. O método proposto neste artigo, embora possua boas propriedades teóricas de convergência e complexidade de avaliação, possui aspectos inerentes potencialmente negativos do ponto de vista prático, como, por exemplo, a possibilidade de tomar passos muito pequenos longe da solução. Tais aspectos devem ser investigados com o objetivo de detectar circunstâncias sob as quais tais potenciais deficiências sejam irrelevantes. Objetivamos chegar a um software capaz de resolver problemas de programação não linear usando o algoritmo proposto, validado em um conjunto de experimentos numéricos com problemas clássicos da literatura. (AU)