CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (2003), graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Estadual de Campinas (2006), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2005) e doutorado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2009). Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo, Instituto de Matemática e Estatística. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: Nonlinear Optimization, Conic Optimization, Numerical Analysis, Optimality Conditions, Algorithms, Applications. (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto propõe o estudo, implementação e análise do método Newton semi-suave para a resolução eficiente de sistemas lineares por partes, oriundos da modelagem matemática de escoamentos em aquíferos com duas regiões - uma saturada e outra insaturada - conforme a formulação de (L. Li, D.A. Lockington, D.A. Barry, J.-Y. Parlange, P. Perrochet (2003). Confined-unconfined flow in a horizo…
Este projeto versa sobre aspectos teóricos, computacionais e aplicações de Otimização. O projeto tem como objetivo o desenvolvimento, análise teórica, implementação e aplicação de algoritmos para os diferentes aspectos da Otimização, com ênfase na Otimização Contínua. O projeto se apoia em aplicações com as quais a equipe está familiarizada. Enfatizam-se algoritmos com sólida base teórica…
A proposta lida com algoritmos práticos para otimização contínua no contexto geral de otimização cônica. Esta classe de problemas engloba a otimização não linear, otimização semidefinida e otimização sob o cone de segunda-ordem. Cada uma destas áreas possui inúmeras aplicações. Nosso grupo está interessado em desenvolver novas condições de otimalidade sem a necessidade de hipóteses de reg…
Nosso grupo atua no ambiente científico brasileiro há 40 anos, e é sensível às novas tendências e às modernas aplicações da Otimização. Ao longo dos anos, este grupo, financiado por sucessivos projetos temáticos da FAPESP, tem realizado contribuições significativas nas áreas que envolvem métodos de decomposição, métodos quase-Newton, programação quadrática sequencial, métodos de Lagrangia…
Neste projeto apresentamos diversas linhas de pesquisa futuras a respeito do uso de informação de segunda-ordem em problemas de otimização não-linear. Sendo as condições de otimalidade de segunda-ordem mais precisas do que as de primeira-ordem, a vantagem prática de se desenvolver um algoritmo com garantia de convergência a um ponto que satisfaz uma condição de otimalidade de segunda-orde…
Neste projeto pretendemos dar andamento aos desenvolvimentos recentes na área de otimização cônica, respondendo diversos questionamentos em aberto. Em particular, em uma estratégia de redução foi utilizada para lidar com a situação em que a restrição não se encontra no vértice do cone. Neste projeto pretendemos apresentar uma condição livre de reduções para formular a condição. Além disso…
Recentemente, a técnica do circuncentro euclidiano foi empregada para introduzir métodos de reflexão circuncentrados (CRM) para resolver problemas de viabilidade convexa (CFP). A técnica de circuncentro é simples, mas uma maneira eficaz de acelerar os algoritmos de otimização usuais.Desde então, algoritmos de otimização orientados ao circuncentro têm sido exaustivamente analisados no ambi…
A iniciação cientifica tem como objetivo principal a implementação de um método do tipo Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) para resolver o problema de decomposição de uma matriz de covariância e estudar sua aplicação em diversos problemas na área de Economia. Para aplicar o ADMM ao problema de decomposição de uma matriz de covariância, é necessário que a matriz seja semide…
Uma importante classe de problemas de otimização restrita que recentemente recebeu atenção é a classe de problemas de programação cônica não linear. Essa classe de problemas é difícil resolver. Por essa razão, na prática, o que se obtêm são somente candidatos à solução. Apesar disso, o que vem sendo observado é que, quando os problemas de otimização são tratados de forma natural, algoritm…
Este projeto aborda problemas de programação matemática em espaços de Hilbert usando um método Lagrangiano aumentado salvaguardado. Nossa proposta visa alcançar melhorias práticas e teóricas modificando o método existente para reduzir seu tempo de execução, mantendo as sequências produzidas. Visamos entender os mecanismos fundamentais do Método de Decomposição de Penalidade Inexata e inte…
Nesta proposta BEPE, planejamos estudar condições necessárias de segunda-ordem (SONCs) para programação semidefinida não linear e programação cônica de segunda ordem não linear, e as condições de qualificação de segunda ordem associadas a elas. Esperamos estabelecer novas condições sequenciais de otimalidade e usá-las para melhorar alguns resultados existentes sobre SONCs para os dois pro…
Nesta proposta de BEPE para uma estadia prolongada na Technische Universität Dresden, estamos interessados em estudar condições de otimalidade forte de segunda ordem para programação não linear e qualificações de restrição de segunda ordem associadas a elas. Até onde sabemos, nenhum algoritmo demonstrou convergir para um ponto em que as condições fortes se mantêm. Estamos interessados em …
Com o uso da diferenciação automática, a informação de segunda ordem de um problema de otimização está frequentemente disponível para um algoritmo que busca resolver o problema. Nos trabalhos anteriores do autor e seus colaboradores, estivemos interessados em identificar propriedades de primeira e segunda ordem que são satisfeitas por um minimizador local de um problema geral de otimizaçã…