Globalização com condições não monótonas e informações de multiplicadores de Lagrange
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| Data de Publicação: | 2023 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFESP |
| Texto Completo: | https://repositorio.unifesp.br/11600/67272 |
Resumo: | O objetivo central deste trabalho é generalizar alguns métodos para resolver problemas de otimização com restrições já presentes na literatura. Neste sentido, apresenta-se uma globalização do método de Programação Linear Sequencial utilizando a estrutura da Restauração Inexata. Resultados conhecidos mostram que para condições de descenso monótonas, estes algoritmos têm garantia teórica. O principal objetivo deste trabalho é garantir a teoria para condições de descenso não monótonas envolvendo estimativas do Lagrangiano e estudar casos particulares. |
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O principal objetivo deste trabalho é garantir a teoria para condições de descenso não monótonas envolvendo estimativas do Lagrangiano e estudar casos particulares.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)2020/12455-6115 f.porUniversidade Federal de São PauloOtimizaçãoOtimização com restriçõesRestauração inexataOtimização topológicaGlobalização com condições não monótonas e informações de multiplicadores de LagrangeGlobalization with non-monotone conditions and Lagrange multiplier informationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFESPinstname:Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)instacron:UNIFESPInstituto de Ciência e Tecnologia (ICT)Matemática Pura e AplicadaMatemática AplicadaOtimizaçãoTEXTDisserta__o-3-2.pdf.txtDisserta__o-3-2.pdf.txtExtracted 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O objetivo central deste trabalho é generalizar alguns métodos para resolver problemas de otimização com restrições já presentes na literatura. Neste sentido, apresenta-se uma globalização do método de Programação Linear Sequencial utilizando a estrutura da Restauração Inexata. Resultados conhecidos mostram que para condições de descenso monótonas, estes algoritmos têm garantia teórica. O principal objetivo deste trabalho é garantir a teoria para condições de descenso não monótonas envolvendo estimativas do Lagrangiano e estudar casos particulares. |
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