Sobre a convergência de métodos de descida em otimização não-suave: aplicações à ciência comportamental
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Resumo: | In this work, we investigate four different types of descent methods: a dual descent method in the scalar context and a multiobjective proximal point methods (one exact and two inexact versions). The first one is restricted to functions that satisfy the Kurdyka-Lojasiewicz property, where it is used a quasi-distance as a regularization function. In the next three methods, the objective is to study the convergence of a multiobjective proximal methods (exact an inexact) for a particular class of multiobjective functions that are not necessarily differentiable. For the inexact methods, we choose a proximal distance as the regularization term. Such a well-known distance allows us to analyze the convergence of the method under various settings. Applications in behavioral sciences are analyzed in the sense of the variational rationality approach. |
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Bento, Glaydston de Carvalhohttp://lattes.cnpq.br/1089906772427394Ferreira, Orizon Pereirahttp://lattes.cnpq.br/0201145506453251Bento, Glaydston de CarvalhoFerreira, Orizon PereiraMelo, Jefferson Divino Gonçalves deCruz Neto, João Xavier daSantos, Sandra Augustahttp://lattes.cnpq.br/0144367956615652Sousa Júnior, Valdinês Leite de2017-02-22T13:04:40Z2017-02-03SOUSA JÚNIOR, V. L. Sobre a convergência de métodos de descida em otimização não-suave: aplicações à ciência comportamental. 2017.62 f. Tese (Doutorado em Matemática) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2017.http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/6864ark:/38995/0013000004cbwIn this work, we investigate four different types of descent methods: a dual descent method in the scalar context and a multiobjective proximal point methods (one exact and two inexact versions). The first one is restricted to functions that satisfy the Kurdyka-Lojasiewicz property, where it is used a quasi-distance as a regularization function. In the next three methods, the objective is to study the convergence of a multiobjective proximal methods (exact an inexact) for a particular class of multiobjective functions that are not necessarily differentiable. For the inexact methods, we choose a proximal distance as the regularization term. Such a well-known distance allows us to analyze the convergence of the method under various settings. Applications in behavioral sciences are analyzed in the sense of the variational rationality approach.Neste trabalho, investigaremos quatro tipos diferentes de métodos de descida: um método de descida dual e três versões do método do ponto proximal (exato e inexato) em otimização multiobjetivo. No primeiro, a análise de convergência será restrita a funções que satisfazem a propriedade Kurdyka-Lojasiewicz, onde é usada uma quase-distância como função regularizadora. Nos seguintes, o objetivo é estudar a convergência de uma versão exata e duas versões inexatas do método de ponto proximal em otimização multiobjetivo para uma classe particular de funções multiobjetivo que não são necessariamente diferenciáveis. Para os métodos inexatos, escolhemos uma distância proximal como termo regularizador. Aplicações em ciência comportamental serão analisadas no sentido da abordagem da teoria de racionalidade variacional.Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-02-22T12:12:47Z No. of bitstreams: 2 Tese - Valdinês Leite de Sousa Júnior - 2017.pdf: 2145153 bytes, checksum: 388666d9bc1ff5aa261882785a3cc5e0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-02-22T13:04:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Valdinês Leite de Sousa Júnior - 2017.pdf: 2145153 bytes, checksum: 388666d9bc1ff5aa261882785a3cc5e0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2017-02-22T13:04:40Z (GMT). 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