Minimizacao de quadraticas em caixas variaveis.

• Processo: 00/00039-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2000
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2002
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: José Mário Martinez Perez
• Beneficiário: Benaia Sobreira de Jesus Lima
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Minimizacao De Quadraticas | Minimizacao Em Caixas | Regioes De Confianca | Variaveis Canalizadas

Resumo

Em alguns algoritmos para minimização de funções com variáveis canalizadas usam-se regiões de confiança em forma de caixa, que se adéquam bem à forma das restrições. Assim, cada subproblema consiste na minimização de uma quadrática em caixa interseção da caixa de confiança com a caixa do problema. Portanto, os limitantes que definem esta nova caixa podem ser classificados em dois tipos: duros, aqueles que estão definidos pelo problema e brandos, aqueles que se originam apenas na região de confiança. Os limitantes brandos e a otimalidade em relação a eles podem ser satisfeitos ou não sem afetar a teoria de convergência do algoritmo. Porém, essa possibilidade de "não respeitar os limitantes brandos" não tem sido explorada algoritmicamente até agora. Neste plano propõe-se a exploração dessa liberdade. Dessa maneira, os subproblemas quadráticos resultantes serão necessariamente mais baratos e a satisfação da teoria geral nos faz pensar que, provavelmente, o desempenho global não é prejudicado. Como conseqüência, é provável que possamos obter algoritmos com maior eficiência computacional. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

LIMA, Benaia Sobreira de Jesus. Restrições duras e brandas em problemas de minimização em caixas. 0000. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Campinas, SP.