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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Worst-case evaluation complexity for unconstrained nonlinear optimization using high-order regularized models

Texto completo
Autor(es):
Birgin, E. G. ; Gardenghi, J. L. ; Martinez, J. M. ; Santos, S. A. ; Toint, Ph. L.
Número total de Autores: 5
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: MATHEMATICAL PROGRAMMING; v. 163, n. 1-2, p. 359-368, MAY 2017.
Citações Web of Science: 14
Resumo

The worst-case evaluation complexity for smooth (possibly nonconvex) unconstrained optimization is considered. It is shown that, if one is willing to use derivatives of the objective function up to order p (for p >= 1) and to assume Lipschitz continuity of the p-th derivative, then an epsilon-approximate first-order critical point can be computed in at most O(epsilon -((p+1)/p)) evaluations of the problem's objective function and its derivatives. This generalizes and subsumes results known for p = 1 and p = 2. (AU)

Processo FAPESP: 13/03447-6 - Estruturas combinatórias, otimização e algoritmos em Teoria da Computação
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Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 10/10133-0 - Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes e programação da produção, e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Beneficiário:Reinaldo Morabito Neto
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/05475-7 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
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Processo FAPESP: 13/23494-9 - Minimização com restrições lineares de grande porte com convergência a pontos estacionários de segunda ordem
Beneficiário:John Lenon Cardoso Gardenghi
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado