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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.)

ccelerated derivative-free nonlinear least-squares applied to the estimation of Manning coefficient

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, Inst Math & Stat, Dept Comp Sci, Rua Matao 1010, Cidade Univ, BR-05508090 Sao Paulo, SP - Brazil
[2] Univ Estadual Campinas, Inst Math Stat & Sci Comp IMECC, Dept Appl Math, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS; v. 81, n. 3, p. 689-715, APR 2022.
Citações Web of Science: 0
Resumo

A general framework for solving nonlinear least squares problems without the employment of derivatives is proposed in the present paper together with a new general global convergence theory. With the aim to cope with the case in which the number of variables is big (for the standards of derivative-free optimization), two dimension-reduction procedures are introduced. One of them is based on iterative subspace minimization and the other one is based on spline interpolation with variable nodes. Each iteration based on those procedures is followed by an acceleration step inspired in the Sequential Secant Method. The practical motivation for this work is the estimation of parameters in Hydraulic models applied to dam breaking problems. Numerical examples of the application of the new method to those problems are given. (AU)

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: 13/07375-0 - 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