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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.)

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

Texto completo
Autor(es):
Birgin, E. G. [1] ; Floudas, C. A. [2] ; Martinez, J. M. [3]
Número total de Autores: 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
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: MATHEMATICAL PROGRAMMING; v. 125, n. 1, p. 139-162, SEP 2010.
Citações Web of Science: 75
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
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 06/51827-9 - Otimização global em problemas de programação não linear
Beneficiário:Ernesto Julián Goldberg Birgin
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Pesquisa