[en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: JOSE MARCOS LOPES
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Outros
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8250
Resumo: [pt] Apresentamos nesta dissertação novos métodos interativos para resolver o Problema de Complementaridade Linear (PCL) e Problemas de Norma Mínima. Após uma revisão geral sobre métodos interativos para o PCL, apresentaremos no Capítulo 2, uma forma de aceleração aplicada a métodos clássicos para o PCL simétrico, através de uma decomposição (Splitting) conveniente da matriz associada ao problema. A aceleração para os novos métodos consiste em calcular uma direção de avanço usando o método básico mais uma minimização unidimensional que respeite as condições de não negatividade, provas de convergência forte são apresentadas. No Capítulo 3 comparamos algoritmos do tipo seqüencial e paralelo para solução de um Problema de Programação Linear e Problemas de Norma Mínima em l 1: para o segundo problema os métodos iterativos são aplicados no dual do problema original penalizado com um termo quadrático. Introduzimos um novo método paralelo para o Problema de Norma mínima em l 1 e provamos sua convergência. Propomos no capítulo 4, novos métodos iterativos paralelos para Problemas de Norma Mínima, convenientes para problemas de grande porte, provas de convergência são fornecidas. Finalmente, no capítulo 5 baseados sobre uma combinação da iteração de ponto proximal e métodos iterativos clássicos, propomos novos métodos iterativos para a solução de um PCL monótono não simétrico. Ilustramos todos os algoritmos apresentados, em diferentes versões, com um extensa experimentação numérica.
id PUC_RIO-1_8cf0075ef389af8f46c1ae88e2a2484f
oai_identifier_str oai:MAXWELL.puc-rio.br:8250
network_acronym_str PUC_RIO-1
network_name_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository_id_str 534
spelling [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM [pt] MÉTODOS ITERATIVOS PARA PROBLEMAS DE COMPLEMENTARIEDADE LINEAR E DE NORMA MÍNIMA [pt] METODOS INTERATIVOS[pt] NORMA MINIMA[en] INTERATIVE METHODS[en] LEAST NORM[pt] Apresentamos nesta dissertação novos métodos interativos para resolver o Problema de Complementaridade Linear (PCL) e Problemas de Norma Mínima. Após uma revisão geral sobre métodos interativos para o PCL, apresentaremos no Capítulo 2, uma forma de aceleração aplicada a métodos clássicos para o PCL simétrico, através de uma decomposição (Splitting) conveniente da matriz associada ao problema. A aceleração para os novos métodos consiste em calcular uma direção de avanço usando o método básico mais uma minimização unidimensional que respeite as condições de não negatividade, provas de convergência forte são apresentadas. No Capítulo 3 comparamos algoritmos do tipo seqüencial e paralelo para solução de um Problema de Programação Linear e Problemas de Norma Mínima em l 1: para o segundo problema os métodos iterativos são aplicados no dual do problema original penalizado com um termo quadrático. Introduzimos um novo método paralelo para o Problema de Norma mínima em l 1 e provamos sua convergência. Propomos no capítulo 4, novos métodos iterativos paralelos para Problemas de Norma Mínima, convenientes para problemas de grande porte, provas de convergência são fornecidas. Finalmente, no capítulo 5 baseados sobre uma combinação da iteração de ponto proximal e métodos iterativos clássicos, propomos novos métodos iterativos para a solução de um PCL monótono não simétrico. Ilustramos todos os algoritmos apresentados, em diferentes versões, com um extensa experimentação numérica.[en] We present in this dissertation new iterative methods for solving Linear Complementarity (LCP) and Least Norm (LNP) Problems. After a general overview on iterative methods for the LCP, in chapter 2 we present an acceleration techinique applied to classic methods for symmetric LCP generated by considering appropriate splittings of the associated matrix. The acceleration gives rise to new methods consisting of computing a search direction using the basic method plus a one dimensional minimization taking into account the nonnegative constraints. Strong convergence proofs are given. In chapter 3 we compare sequential and parallel algorithms for solving Linear Programming and least 1-Norm Problems obtained by applying iterative methods to a dual of the original problem penalized with a quadratic term. We introduce a new parallel method for the Least 1-Norm Problem, proving its convergence. In chapter 4, we present new parallel iterative methods for solving large LNP, giving convergence proofs. Finally, in chapter 5 we propose new iterative methods for solving monotone nonsymmetric LCp based on a combination of proximal point iterations and classic iterative methods. All the algorithms, in their different versions are illustrated and compared through many numerical experiments.MAXWELLALVARO R DE PIERROJOSE MARCOS LOPES2006-05-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8250porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-09-05T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:8250Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342022-09-05T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
dc.title.none.fl_str_mv [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
[pt] MÉTODOS ITERATIVOS PARA PROBLEMAS DE COMPLEMENTARIEDADE LINEAR E DE NORMA MÍNIMA
title [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
spellingShingle [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
JOSE MARCOS LOPES
[pt] METODOS INTERATIVOS
[pt] NORMA MINIMA
[en] INTERATIVE METHODS
[en] LEAST NORM
title_short [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
title_full [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
title_fullStr [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
title_full_unstemmed [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
title_sort [en] ITERATIVE METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS AND LEAST NORM
author JOSE MARCOS LOPES
author_facet JOSE MARCOS LOPES
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv ALVARO R DE PIERRO
dc.contributor.author.fl_str_mv JOSE MARCOS LOPES
dc.subject.por.fl_str_mv [pt] METODOS INTERATIVOS
[pt] NORMA MINIMA
[en] INTERATIVE METHODS
[en] LEAST NORM
topic [pt] METODOS INTERATIVOS
[pt] NORMA MINIMA
[en] INTERATIVE METHODS
[en] LEAST NORM
description [pt] Apresentamos nesta dissertação novos métodos interativos para resolver o Problema de Complementaridade Linear (PCL) e Problemas de Norma Mínima. Após uma revisão geral sobre métodos interativos para o PCL, apresentaremos no Capítulo 2, uma forma de aceleração aplicada a métodos clássicos para o PCL simétrico, através de uma decomposição (Splitting) conveniente da matriz associada ao problema. A aceleração para os novos métodos consiste em calcular uma direção de avanço usando o método básico mais uma minimização unidimensional que respeite as condições de não negatividade, provas de convergência forte são apresentadas. No Capítulo 3 comparamos algoritmos do tipo seqüencial e paralelo para solução de um Problema de Programação Linear e Problemas de Norma Mínima em l 1: para o segundo problema os métodos iterativos são aplicados no dual do problema original penalizado com um termo quadrático. Introduzimos um novo método paralelo para o Problema de Norma mínima em l 1 e provamos sua convergência. Propomos no capítulo 4, novos métodos iterativos paralelos para Problemas de Norma Mínima, convenientes para problemas de grande porte, provas de convergência são fornecidas. Finalmente, no capítulo 5 baseados sobre uma combinação da iteração de ponto proximal e métodos iterativos clássicos, propomos novos métodos iterativos para a solução de um PCL monótono não simétrico. Ilustramos todos os algoritmos apresentados, em diferentes versões, com um extensa experimentação numérica.
publishDate 2006
dc.date.none.fl_str_mv 2006-05-04
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/other
format other
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8250
url https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8250@2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8250
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv MAXWELL
publisher.none.fl_str_mv MAXWELL
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron:PUC_RIO
instname_str Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron_str PUC_RIO
institution PUC_RIO
reponame_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
collection Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1814822557895884800