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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.)

A Newton-like method with mixed factorizations and cubic regularization for unconstrained minimization

Texto completo
Autor(es):
Birgin, E. G. [1] ; Martinez, J. M. [2]
Número total de Autores: 2
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Dept Comp Sci, Inst Math & Stat, Rua Matao 1010, Cidade Univ, BR-05508090 Sao Paulo, SP - Brazil
[2] Univ Estadual Campinas, Dept Appl Math, Inst Math Stat & Sci Comp, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS; v. 73, n. 3, p. 707-753, JUL 2019.
Citações Web of Science: 2
Resumo

A Newton-like method for unconstrained minimization is introduced in the present work. While the computer work per iteration of the best-known implementations may need several factorizations or may use rather expensive matrix decompositions, the proposed method uses a single cheap factorization per iteration. Convergence and complexity and results, even in the case in which the subproblems' Hessians are far from being Hessians of the objective function, are presented. Moreover, when the Hessian is Lipschitz-continuous, the proposed method enjoys O(epsilon-3/2) evaluation complexity for first-order optimality and O(epsilon-3) for second-order optimality as other recently introduced Newton method for unconstrained optimization based on cubic regularization or special trust-region procedures. Fairly successful and fully reproducible numerical experiments are presented and the developed corresponding software is freely available. (AU)

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
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 18/24293-0 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
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
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático