Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632961 |
Resumo: | Orientadores: Sandra Augusta Santos, Lucas Eduardo Azevedo Simões |
id |
UNICAMP-30_4ef1199dd9f736a3237418ba599f2c5f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai::992193 |
network_acronym_str |
UNICAMP-30 |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
repository_id_str |
|
spelling |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suaveOn the performance of sampling methods for unconstrained minimizationOtimização não diferenciávelOtimização irrestritaAlgoritmosAmostragem (Estatística)Experimentos numéricosNondifferentiable optimizationUnrestricted optimizationAlgorithmsSampling (Statistics)Numerical experimentsOrientadores: Sandra Augusta Santos, Lucas Eduardo Azevedo SimõesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: A otimização não suave é um ramo da otimização que trabalha com funções objetivo não diferenciáveis em um subconjunto do domínio. Neste trabalho, apresentamos resultados computacionais para a minimização de problemas nos quais as funções objetivo são não diferenciáveis em um subconjunto de medida nula do domínio, e não apresentam restrições. O algoritmo Gradient Sampling (GS) foi proposto recentemente e minimiza a função objetivo com base no gradiente calculado em amostras de pontos gerados uniformemente em uma vizinhança do ponto corrente. Variações deste método envolvendo diferentes direções e diferentes valores de parâmetros foram exploradas. Problemas conhecidos da literatura foram utilizados para analisar comparativamente o comportamento de algumas variantes do método e sua dependência com relação ao número de pontos amostrados. O número de iterações e o valor ótimo obtido foram as medidas de eficiência utilizadas, e pela natureza randômica do método, cada problema foi resolvido diversas vezes, para garantir a relevância estatística dos resultadosAbstract: Nonsmooth optimization is a branch of optimization that deals with non-differentiable objective functions in a subset of the domain. In this work, we present computational results for the minimization of problems in which the objective functions are non-differentiable in a subset of the domain with null measure, and do not present restrictions. The Gradient Sampling (GS) algorithm was recently proposed and minimizes the objective function based on the computed gradient at sampled points uniformly generated in a neighborhood of the current point. Variations of this method involving different directions and different parameter values have been explored. Problems from the literature were used to comparatively analyze the behavior of some variants of the method and its dependence on the number of sampled points. The number of iterations and the optimum value obtained were the efficiency measures used, and due to the random nature of the method, each problem was solved several times, to guarantee the statistical relevance of the resultsMestradoMatemática AplicadaMestre em Matemática AplicadaCAPESCNPQ[s.n.]Santos, Sandra Augusta, 1964-Simões, Lucas Eduardo Azevedo, 1989-Ehrhardt, Maria Aparecida DinizBirgin, Ernesto Julián GoldbergUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, David Ricardo Barreto Lima, 1985-20182018-02-21T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (110 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632961SILVA, David Ricardo Barreto Lima. Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave. 2018. 1 recurso online (110 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632961. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/992193Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-04-30T19:14:10Zoai::992193Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-04-30T19:14:10Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave On the performance of sampling methods for unconstrained minimization |
title |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave |
spellingShingle |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave Silva, David Ricardo Barreto Lima, 1985- Otimização não diferenciável Otimização irrestrita Algoritmos Amostragem (Estatística) Experimentos numéricos Nondifferentiable optimization Unrestricted optimization Algorithms Sampling (Statistics) Numerical experiments |
title_short |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave |
title_full |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave |
title_fullStr |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave |
title_full_unstemmed |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave |
title_sort |
Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave |
author |
Silva, David Ricardo Barreto Lima, 1985- |
author_facet |
Silva, David Ricardo Barreto Lima, 1985- |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Santos, Sandra Augusta, 1964- Simões, Lucas Eduardo Azevedo, 1989- Ehrhardt, Maria Aparecida Diniz Birgin, Ernesto Julián Goldberg Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Silva, David Ricardo Barreto Lima, 1985- |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Otimização não diferenciável Otimização irrestrita Algoritmos Amostragem (Estatística) Experimentos numéricos Nondifferentiable optimization Unrestricted optimization Algorithms Sampling (Statistics) Numerical experiments |
topic |
Otimização não diferenciável Otimização irrestrita Algoritmos Amostragem (Estatística) Experimentos numéricos Nondifferentiable optimization Unrestricted optimization Algorithms Sampling (Statistics) Numerical experiments |
description |
Orientadores: Sandra Augusta Santos, Lucas Eduardo Azevedo Simões |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018 2018-02-21T00:00:00Z |
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.uri.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632961 SILVA, David Ricardo Barreto Lima. Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave. 2018. 1 recurso online (110 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632961. Acesso em: 3 set. 2024. |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632961 |
identifier_str_mv |
SILVA, David Ricardo Barreto Lima. Estudo do desempenho de métodos de amostragem para minimização irrestrita não suave. 2018. 1 recurso online (110 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632961. Acesso em: 3 set. 2024. |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/992193 Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 1 recurso online (110 p.) : il., digital, arquivo PDF. |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
[s.n.] |
publisher.none.fl_str_mv |
[s.n.] |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instacron:UNICAMP |
instname_str |
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
instacron_str |
UNICAMP |
institution |
UNICAMP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
repository.mail.fl_str_mv |
sbubd@unicamp.br |
_version_ |
1809189120482738176 |