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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 NEW SEQUENTIAL OPTIMALITY CONDITION FOR CONSTRAINED NONSMOOTH OPTIMIZATION

Texto completo
Autor(es):
Helou, Elias S. [1] ; Santos, Sandra A. [2] ; Simoes, Lucas E. A. [2]
Número total de Autores: 3
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
Número total de Afiliações: 2
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
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
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: 16/22989-2 - Um método amostral para problemas de otimização não suave com restrições
Beneficiário:Lucas Eduardo Azevedo Simões
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado