A NEW SEQUENTIAL OPTIMALITY CONDITION FOR CONSTRAINED NONSMOOTH OPTIMIZATION

Autor(es)

Helou, Elias S. ^[1] ; Santos, Sandra A. ^[2] ; Simoes, Lucas E. A. ^[2]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Sao Paulo, Inst Math Sci & Computat, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil

^[2] Univ Estadual Campinas, Dept Appl Math, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION; v. 30, n. 2, p. 1610-1637, 2020.
• Citações Web of Science: 0

Resumo

We introduce a sequential optimality condition for locally Lipschitz constrained nonsmooth optimization, verifiable just using derivative information, and which holds even in the absence of any constraint qualification. We present a practical algorithm that generates iterates either fulfilling the new necessary optimality condition or converging to stationary points of the infeasibility measure. A main feature of the devised algorithm is to allow a stronger control over the infeasibility of the iterates than usually obtained by exact penalty strategies, ensuring theoretical and practical advantages. Illustrative numerical experiments highlight the potentialities of the algorithm. (AU)

• Processo FAPESP: 17/07265-0 - Técnicas amostrais para problemas de otimização não suave com restrições: desenvolvimento teórico
• Beneficiário: Lucas Eduardo Azevedo Simões
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
• Beneficiário: Francisco Louzada Neto
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
• Processo FAPESP: 18/24293-0 - Métodos computacionais de otimização
• Beneficiário: Sandra Augusta Santos
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 16/22989-2 - Um método amostral para problemas de otimização não suave com restrições
• Beneficiário: Lucas Eduardo Azevedo Simões
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado