Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Adona, Vando Antônio
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
dARK ID: ark:/38995/00130000088t1
Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4367
Resumo: We consider an optimization problem for which the objective function is the sum of convex functions, not necessarily differentiable. We study a subgradient method that executes the iterations incrementally selecting each component function sequentially and processing the subgradient iteration individually. We analyze different alternatives for choosing the step length, highlighting the convergence properties for each case. We also analyze the incremental model in other methods, considering proximal iteration and combinations of subgradient and proximal iterations. This incremental approach has been very successful when the number of component functions is large.
id UFG-2_e377a66ffb18be7535bdadaffd8d29d7
oai_identifier_str oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4367
network_acronym_str UFG-2
network_name_str Repositório Institucional da UFG
repository_id_str
spelling Melo, Jefferson Divino Gonçalves dehttp://lattes.cnpq.br/8296171010616435Melo, Jefferson Divino Gonçalves deGonçalves, Max Leandro NobreHaeser, GabrielGinart, Jorge Barrioshttp://lattes.cnpq.br/5115225898624770Adona, Vando Antônio2015-03-27T10:48:07Z2014-12-18ADONA, V. A. Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável. 2014. 66 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2014.http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4367ark:/38995/00130000088t1We consider an optimization problem for which the objective function is the sum of convex functions, not necessarily differentiable. We study a subgradient method that executes the iterations incrementally selecting each component function sequentially and processing the subgradient iteration individually. We analyze different alternatives for choosing the step length, highlighting the convergence properties for each case. We also analyze the incremental model in other methods, considering proximal iteration and combinations of subgradient and proximal iterations. This incremental approach has been very successful when the number of component functions is large.Consideramos um problema de otimização cuja função objetivo consiste na soma de funções convexas, não necessariamente diferenciáveis. Estudamos um método subgradiente que executa a iteração de forma incremental, selecionando cada função componente de maneira sequencial e processando a iteração subgradiente individualmente. Analisamos diferentes alternativas para a escolha do comprimento de passo, destacando as propriedades de convergência para cada caso. Abordamos também o modelo incremental em outros métodos, considerando iteração proximal e combinações de iterações subgradiente e proximal. Esta abordagem incremental tem sido muito bem sucedida quando o número de funções componentes é grande.Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-03-26T12:20:46Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf: 1128475 bytes, checksum: a2d00afcaef383726904cf6e6fd3527d (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-03-27T10:48:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf: 1128475 bytes, checksum: a2d00afcaef383726904cf6e6fd3527d (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)Made available in DSpace on 2015-03-27T10:48:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf: 1128475 bytes, checksum: a2d00afcaef383726904cf6e6fd3527d (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-12-18Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqapplication/pdfhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/18538/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Vando%20Ant%c3%b4nio%20Adona%20-%202014.pdf.jpgporUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Matemática (IME)UFGBrasilInstituto de Matemática e Estatística - IME (RG)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMétodo subgradiente incrementalOtimização convexaOtimização não diferenciávelIncremental subgradient methodConvex optimizationCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICAMétodo subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciávelIncremental subgradient method for nondifferentiable convex optimizationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6600717948137941247600600600600-4268777512335152015-7090823417984401694-2555911436985713659reponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/57f49207-7288-4db2-9999-32c159909ce4/downloadbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/0c55420a-d874-4747-8c7d-1edc68c2cfd8/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-822376http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/af7057d9-2279-434c-8642-9f3e80730810/downloadb292a83e42bd8ad62533bba1395b83ffMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823148http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/4f0b3c82-e320-4be3-a269-7a22e053b3f7/download9da0b6dfac957114c6a7714714b86306MD54ORIGINALDissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdfDissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdfapplication/pdf1128475http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/04901fab-81ad-4238-9154-f346e2a3a1ac/downloada2d00afcaef383726904cf6e6fd3527dMD55TEXTDissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf.txtDissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf.txtExtracted Texttext/plain107932http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/47b03d5b-e787-4876-bad3-bcce52fe0d7e/download688dfd426a853a24e6402f4d1f8c4e63MD56THUMBNAILDissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf.jpgDissertação - Vando Antônio Adona - 2014.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3392http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/54855695-8e15-4cb3-9e15-987fc4e7b210/download7b22185aee57fd8505b2034858e3dc03MD57tede/43672015-03-28 03:02:13.922http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acesso Abertoopen.accessoai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4367http://repositorio.bc.ufg.br/tedeRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.bc.ufg.br/oai/requesttasesdissertacoes.bc@ufg.bropendoar:2015-03-28T06:02:13Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)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
dc.title.por.fl_str_mv Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Incremental subgradient method for nondifferentiable convex optimization
title Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
spellingShingle Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
Adona, Vando Antônio
Método subgradiente incremental
Otimização convexa
Otimização não diferenciável
Incremental subgradient method
Convex optimization
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
title_short Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
title_full Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
title_fullStr Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
title_full_unstemmed Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
title_sort Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
author Adona, Vando Antônio
author_facet Adona, Vando Antônio
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Melo, Jefferson Divino Gonçalves de
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8296171010616435
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Melo, Jefferson Divino Gonçalves de
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Gonçalves, Max Leandro Nobre
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Haeser, Gabriel
dc.contributor.referee4.fl_str_mv Ginart, Jorge Barrios
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5115225898624770
dc.contributor.author.fl_str_mv Adona, Vando Antônio
contributor_str_mv Melo, Jefferson Divino Gonçalves de
Melo, Jefferson Divino Gonçalves de
Gonçalves, Max Leandro Nobre
Haeser, Gabriel
Ginart, Jorge Barrios
dc.subject.por.fl_str_mv Método subgradiente incremental
Otimização convexa
Otimização não diferenciável
Incremental subgradient method
Convex optimization
topic Método subgradiente incremental
Otimização convexa
Otimização não diferenciável
Incremental subgradient method
Convex optimization
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
description We consider an optimization problem for which the objective function is the sum of convex functions, not necessarily differentiable. We study a subgradient method that executes the iterations incrementally selecting each component function sequentially and processing the subgradient iteration individually. We analyze different alternatives for choosing the step length, highlighting the convergence properties for each case. We also analyze the incremental model in other methods, considering proximal iteration and combinations of subgradient and proximal iterations. This incremental approach has been very successful when the number of component functions is large.
publishDate 2014
dc.date.issued.fl_str_mv 2014-12-18
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-03-27T10:48:07Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv ADONA, V. A. Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável. 2014. 66 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2014.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4367
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/38995/00130000088t1
identifier_str_mv ADONA, V. A. Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável. 2014. 66 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2014.
ark:/38995/00130000088t1
url http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4367
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.program.fl_str_mv 6600717948137941247
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
600
600
dc.relation.department.fl_str_mv -4268777512335152015
dc.relation.cnpq.fl_str_mv -7090823417984401694
dc.relation.sponsorship.fl_str_mv -2555911436985713659
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Goiás
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-graduação em Matemática (IME)
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFG
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Instituto de Matemática e Estatística - IME (RG)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Goiás
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFG
instname:Universidade Federal de Goiás (UFG)
instacron:UFG
instname_str Universidade Federal de Goiás (UFG)
instacron_str UFG
institution UFG
reponame_str Repositório Institucional da UFG
collection Repositório Institucional da UFG
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/57f49207-7288-4db2-9999-32c159909ce4/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/0c55420a-d874-4747-8c7d-1edc68c2cfd8/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/af7057d9-2279-434c-8642-9f3e80730810/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/4f0b3c82-e320-4be3-a269-7a22e053b3f7/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/04901fab-81ad-4238-9154-f346e2a3a1ac/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/47b03d5b-e787-4876-bad3-bcce52fe0d7e/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/54855695-8e15-4cb3-9e15-987fc4e7b210/download
bitstream.checksum.fl_str_mv bd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468
4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
b292a83e42bd8ad62533bba1395b83ff
9da0b6dfac957114c6a7714714b86306
a2d00afcaef383726904cf6e6fd3527d
688dfd426a853a24e6402f4d1f8c4e63
7b22185aee57fd8505b2034858e3dc03
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)
repository.mail.fl_str_mv tasesdissertacoes.bc@ufg.br
_version_ 1815172598217048064