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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.)

Augmented Lagrangians with constrained subproblems and convergence to second-order stationary points

Texto completo
Autor(es):
Birgin, E. G. [1] ; Haeser, G. [2, 3] ; Ramos, A. [4]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Stat, Dept Comp Sci, Rua Matao 1010, Cidade Univ, BR-05508090 Sao Paulo, SP - Brazil
[2] Univ Sao Paulo, Inst Math & Stat, Dept Appl Math, Rua Matao 1010, Cidade Univ, BR-05508090 Sao Paulo, SP - Brazil
[3] Stanford Univ, Dept Management Sci & Engn, Stanford, CA 94305 - USA
[4] Univ Fed Parana, Dept Math, Curitiba, PR - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS; v. 69, n. 1, p. 51-75, JAN 2018.
Citações Web of Science: 10
Resumo

Augmented Lagrangian methods with convergence to second-order stationary points in which any constraint can be penalized or carried out to the subproblems are considered in this work. The resolution of each subproblem can be done by any numerical algorithm able to return approximate second-order stationary points. The developed global convergence theory is stronger than the ones known for current algorithms with convergence to second-order points in the sense that, besides the flexibility introduced by the general lower-level approach, it includes a loose requirement for the resolution of subproblems. The proposed approach relies on a weak constraint qualification, that allows Lagrange multipliers to be unbounded at the solution. It is also shown that second-order resolution of subproblems increases the chances of finding a feasible point, in the sense that limit points are second-order stationary for the problem of minimizing the squared infeasibility. The applicability of the proposed method is illustrated in numerical examples with ball-constrained subproblems. (AU)

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Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 16/02092-8 - Informação de segunda-ordem em otimização não linear
Beneficiário:Gabriel Haeser
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
Processo FAPESP: 16/01860-1 - Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes, programação da produção, roteamento, localização e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Beneficiário:Reinaldo Morabito Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/05475-7 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/03447-6 - Estruturas combinatórias, otimização e algoritmos em Teoria da Computação
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