Propriedades de algoritmos para minimização com restrições

• Processo: 24/22723-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: José Mário Martinez Perez
• Beneficiário: Thiago Parente da Silveira
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/08706-1 - Métodos computacionais de otimização, AP.TEM
• Assunto(s): Algoritmos Condições de otimalidade Convergência Otimização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Akkt | Algoritmos | condições de otimalidade | convergência | Otimização

Resumo

É sabido que alguns algoritmos de otimização podem não gerar sequências AKKT, como foi mostrado para o método de Newton em [Math. Program. 160:547-555, 2016]. Em alguns casos, em vez de aplicar o método de Newton puro, aplicar o método escalado pode resolver este problema. Neste projeto, iremos investigar outros métodos de otimização que gozam da propriedade de convergirem para pontos viáveis que também satisfazem a condição AKKT, sem a necessidade de escalarmos o algoritmo.