Programação sequencial quadrática estabilizada e desigualdades variacionais

• Processo: 08/00062-8
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de abril de 2008
• Vigência (Término): 31 de março de 2010
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: José Mário Martinez Perez
• Beneficiário: Damian Roberto Fernandez Ferreyra
• Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Otimização matemática

Resumo

O método de Programação Seqüencial Quadrática estabilizada (sSQP) introduzido por Stephen Wright no ano '98 tem sido estudado nestes últimos anos pelas boas propriedades de convergência local. O método, criado para resolver problemas de minimização não convexa, não precisa hipóteses de regularidade nas restrições e a convergência é garantida mesmo que a solução seja degenerada. A proposta deste projeto de pós-doutorado é obter resultados de convergência global, ainda não estudados, que saibam aproveitar as boas propriedades conhecidas da análise local. Estudaremos também a convergência global do sSQP aplicado a problemas variacionais, onde a convergência local do método satisfaz as boas propriedades como no caso de otimização. (AU)

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)

FERNANDEZ, DAMIAN. A quasi-Newton strategy for the sSQP method for variational inequality and optimization problems. MATHEMATICAL PROGRAMMING, v. 137, n. 1-2, p. 199-223, FEB 2013. Citações Web of Science: 4.

BIRGIN, ERNESTO G.; FERNANDEZ, DAMIAN; MARTINEZ, J. M. The boundedness of penalty parameters in an augmented Lagrangian method with constrained subproblems. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, v. 27, n. 6, p. 1001-1024, 2012. Citações Web of Science: 27.

FERNANDEZ, D.; IZMAILOV, A. F.; SOLODOV, M. V. SHARP PRIMAL SUPERLINEAR CONVERGENCE RESULTS FOR SOME NEWTONIAN METHODS FOR CONSTRAINED OPTIMIZATION. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION, v. 20, n. 6, p. 3312-3334, 2010. Citações Web of Science: 9.