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 Bacharel em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (2017) e doutorado em Matemática Aplicada - Unicamp (2023). Tem experiência na área de Otimização, com ênfase em programação não linear, atuando principalmente nos seguintes temas: condições de otimalidade, convergência global. (Fonte: Currículo Lattes)
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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…
Com o objetivo de resolver problemas de otimização suave com restrições, este projeto visa propor um algoritmo globalmente convergente, inspirado em técnicas do método de Lagrangiano aumentado, e baseado em uma condição de otimalidade sequencial recentemente desenvolvida para o contexto de otimização não suave. Experimentos numéricos acompanharão a análise teórica. (AU)
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…
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