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Condições de otimalidade e algoritmos para otimização cônica e aplicações em economia

Processo: 23/01655-2
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de maio de 2023
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2025
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:Daiana Oliveira dos Santos
Beneficiário:Daiana Oliveira dos Santos
Instituição Sede: Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus Osasco. Osasco , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Gabriel Haeser ; Roberto Andreani
Assunto(s):Otimização  Algoritmos  Análise de risco  Condições de otimalidade  Economia 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:algoritmo | Análise De Risco | condições de otimalidade | Otimização cônica | Otimização

Resumo

O presente projeto de pesquisa trata do desenvolvimento de ferramentas para problemas de otimização sob restrições cônicas; em particular, estamos interessados nos chamados problemas de otimização sob cones simétricos. Cones simétricos possuem uma rica estrutura algébrica subjacente que nos permite utilizar abordagem similar à abordagem clássica de programação não linear. Cones simétricos englobam o ortante não-negativo, o cone das matrizes semidefinidas e o cone de segunda-ordem (cone de Lorentz), estendendo portanto as mais importantes classes de problemas de otimização não linear. Nosso enfoque será no tratamento do problema em toda a sua generalidade, estendendo e unificando a teoria existente, principalmente em termos de condições de otimalidade sob hipóteses mínimas e suas relações com a convergência de algoritmos. Conectado ao apelo prático da teoria desenvolvida, propomos explorar aplicações relevantes de problemas que podem ser modelados com este tipo de técnica, como o problema de identificação de fatores de riscos financeiros. (AU)

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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)
ANDREANI, R.; HAESER, G.; RAMOS, A.; SANTOS, D. O.; SECCHIN, L. D.; SERRANONI, A.. Strong global convergence properties of algorithms for nonlinear symmetric cone programming. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, v. N/A, p. 25-pg., . (17/18308-2, 18/24293-0, 23/01655-2, 13/07375-0)