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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.)

An inexact and nonmonotone proximal method for smooth unconstrained minimization

Texto completo
Autor(es):
Santos, S. A. [1] ; Silva, R. C. M. [2]
Número total de Autores: 2
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Dept Appl Math, Sao Paulo - Brazil
[2] Univ Fed Amazonas, Dept Math, Manaus, Amazonas - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Journal of Computational and Applied Mathematics; v. 269, p. 86-100, OCT 15 2014.
Citações Web of Science: 6
Resumo

An implementable proximal point algorithm is established for the smooth nonconvex unconstrained minimization problem. At each iteration, the algorithm minimizes approximately a general quadratic by a truncated strategy with step length control. The main contributions are: (i) a framework for updating the proximal parameter; (ii) inexact criteria for approximately solving the subproblems; (iii) a nonmonotone criterion for accepting the iterate. The global convergence analysis is presented, together with numerical results that validate and put into perspective the proposed approach. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved. (AU)

Processo FAPESP: 13/05475-7 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs