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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.)

On the behaviour of constrained optimization methods when Lagrange multipliers do not exist

Texto completo
Autor(es):
Andreani, R. [1] ; Martinez, J. M. [1] ; Santos, L. T. [1] ; Svaiter, B. F. [2]
Número total de Autores: 4
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Campinas UNICAMP, DMA IMECC, Campinas, SP - Brazil
[2] IMPA, Rio De Janeiro, RJ - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE; v. 29, n. 3, p. 646-657, MAY 4 2014.
Citações Web of Science: 7
Resumo

Sequential optimality conditions are related to stopping criteria for nonlinear programming algorithms. Local minimizers of continuous optimization problems satisfy these conditions without constraint qualifications. It is interesting to discover whether well-known optimization algorithms generate primal-dual sequences that allow one to detect that a sequential optimality condition holds. When this is the case, the algorithm stops with a correct' diagnostic of success (convergence'). Otherwise, closeness to a minimizer is not detected and the algorithm ignores that a satisfactory solution has been found. In this paper it will be shown that a straightforward version of the Newton-Lagrange (sequential quadratic programming) method fails to generate iterates for which a sequential optimality condition is satisfied. On the other hand, a Newtonian penalty-barrier Lagrangian method guarantees that the appropriate stopping criterion eventually holds. (AU)

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