Sobre o desempenho de metodos de busca direta para minimização irrestrita

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Autor(es):	Lucas Garcia Pedroso Número total de Autores: 1
Tipo de documento:	Dissertação de Mestrado
Imprenta:	Campinas, SP.
Instituição:	Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica
Data de defesa:	2005-03-30
Membros da banca:	Maria Aparecida Diniz Ehrhardt; Ernesto Julián Goldberg Birgin; José Mario Martínez Pérez
Orientador:	Maria Aparecida Diniz Ehrhardt
Resumo
Neste trabalho, voltamos nossa atenção para estratégias de busca direta, que são métodos de minimização que não fazem uso de derivadas ou de suas aproximações. Abordamos um algoritmo proposto por Lucidi e Sciandrone para problemas irrestritos, que usa um critério de decréscimo suficiente para garantir convergência global, no sentido que todo ponto de acumulação da seqüência de aproximações para o minimizador é um ponto estacionário do problema. Tal algoritmo mescla dois diferentes tipos de métodos de busca direta, a saber, busca linear e busca padrão, com o propósito de aproveitar as vantagens de cada estratégia. Motivados pelos interessantes resultados teóricos deste trabalho, realizamos alguns testes computacionais, especialmente em problemas clássicos de minimização irrestrita (AU)

Processo FAPESP:	02/11966-9 - Sobre o desempenho de metodos de busca direta para minimizacao irrestrita.
Beneficiário:	Lucas Garcia Pedroso
Modalidade de apoio:	Bolsas no Brasil - Mestrado