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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.)

Augmented Lagrangians with possible infeasibility and finite termination for global nonlinear programming

Texto completo
Autor(es):
Birgin, E. G. [1] ; Martinez, J. M. [2] ; Prudente, L. F. [2]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Dept Comp Sci, Inst Math & Stat, Sao Paulo - Brazil
[2] Univ Estadual Campinas, Dept Appl Math, Inst Math Stat & Sci Comp, Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Journal of Global Optimization; v. 58, n. 2, p. 207-242, FEB 2014.
Citações Web of Science: 9
Resumo

In a recent paper, Birgin, Floudas and Martinez introduced an augmented Lagrangian method for global optimization. In their approach, augmented Lagrangian subproblems are solved using the BB method and convergence to global minimizers was obtained assuming feasibility of the original problem. In the present research, the algorithm mentioned above will be improved in several crucial aspects. On the one hand, feasibility of the problem will not be required. Possible infeasibility will be detected in finite time by the new algorithms and optimal infeasibility results will be proved. On the other hand, finite termination results that guarantee optimality and/or feasibility up to any required precision will be provided. An adaptive modification in which subproblem tolerances depend on current feasibility and complementarity will also be given. The adaptive algorithm allows the augmented Lagrangian subproblems to be solved without requiring unnecessary potentially high precisions in the intermediate steps of the method, which improves the overall efficiency. Experiments showing how the new algorithms and results are related to practical computations will be given. (AU)

Processo FAPESP: 10/10133-0 - Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes e programação da produção, e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Beneficiário:Reinaldo Morabito Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 06/53768-0 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:José Mário Martinez Perez
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 09/10241-0 - Teoria e software em métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Ernesto Julián Goldberg Birgin
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular