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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.)

Handling infeasibility in a large-scale nonlinear optimization algorithm

Texto completo
Autor(es):
Martinez, Jose Mario [1] ; Prudente, Leandro da Fonseca [1]
Número total de Autores: 2
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, IMECC UNICAMP, Dept Appl Math, BR-13081970 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 1
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: NUMERICAL ALGORITHMS; v. 60, n. 2, SI, p. 263-277, JUN 2012.
Citações Web of Science: 8
Resumo

Practical Nonlinear Programming algorithms may converge to infeasible points. It is sensible to detect this situation as quickly as possible, in order to have time to change initial approximations and parameters, with the aim of obtaining convergence to acceptable solutions in further runs. In this paper, a recently introduced Augmented Lagrangian algorithm is modified in such a way that the probability of quick detection of asymptotic infeasibility is enhanced. The modified algorithm preserves the property of convergence to stationary points of the sum of squares of infeasibilities without harming the convergence to KKT points in feasible cases. (AU)

Processo FAPESP: 06/53768-0 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:José Mário Martinez Perez
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático