Global minimization using an Augmented Lagrangian method with variable lower-level constraints

Autor(es)

Birgin, E. G. ^[1] ; Floudas, C. A. ^[2] ; Martinez, J. M. ^[3]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Sao Paulo, IME, Dept Comp Sci, BR-05508090 Sao Paulo - Brazil

^[2] Princeton Univ, Dept Chem Engn, Princeton, NJ 08544 - USA

^[3] Univ Estadual Campinas, Dept Appl Math, IMECC, BR-13081970 Campinas, SP - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: MATHEMATICAL PROGRAMMING; v. 125, n. 1, p. 139-162, SEP 2010.
• Citações Web of Science: 74

Resumo

A novel global optimization method based on an Augmented Lagrangian framework is introduced for continuous constrained nonlinear optimization problems. At each outer iteration k the method requires the epsilon(k)-global minimization of the Augmented Lagrangian with simple constraints, where epsilon(k) -> epsilon. Global convergence to an epsilon-global minimizer of the original problem is proved. The subproblems are solved using the alpha BB method. Numerical experiments are presented. (AU)

• Processo FAPESP: 06/53768-0 - Métodos computacionais de otimização
• Beneficiário: José Mário Martinez Perez
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 06/51827-9 - Otimização global em problemas de programação não linear
• Beneficiário: Ernesto Julián Goldberg Birgin
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa