Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Antonio Carlos dos
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23012010-203436/
Resumo: Este trabalho insere-se no contexto de métodos de multiplicadores para a resolução de problemas de programação convexa semidefinida e a análise de suas propriedades através do método proximal aplicado sobre o problema dual. Nosso foco será uma subclasse de problemas de programação convexa semidefinida com restrições afins, para a qual estudaremos relações de dualidade e condições para a existência de soluções dos problemas primal e dual. Em seguida, analisaremos dois métodos de multiplicadores para resolver essa classe de problemas e que são extensões de métodos conhecidos para programação não-linear. O primeiro, proposto por Doljansky e Teboulle, aborda um método de ponto proximal interior entrópico e sua conexão com um método de multiplicadores exponenciais. O segundo, apresentado por Mosheyev e Zibulevsky, estende para a classe de problemas de nosso interesse um método de lagrangianos aumentados suaves proposto por Ben-Tal e Zibulevsky. Por fim, apresentamos os resultados de testes numéricos feitos com o algoritmo proposto por Mosheyev e Zibulevsky, analisando diferentes escolhas de parâmetros, o aproveitamento do padrão de esparsidade das matrizes do problema e critérios para a resolução aproximada dos subproblemas irrestritos que devem ser resolvidos a cada iteração desse algoritmo de lagrangianos aumentados.
id USP_4d530094a6e49b03a0d6287a36ccc9b3
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-23012010-203436
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinidaPenalty / barrier methods for convex semidefinite programmingaugmented Lagrangian methodsconvex programming multiplier methodsmétodos de lagrangianos aumentadosmétodos de multiplicadoresmétodos de penalidade e barreirapenalty / barrier methodsprogramação convexaprogramação semidefinidasemidefinite programmingEste trabalho insere-se no contexto de métodos de multiplicadores para a resolução de problemas de programação convexa semidefinida e a análise de suas propriedades através do método proximal aplicado sobre o problema dual. Nosso foco será uma subclasse de problemas de programação convexa semidefinida com restrições afins, para a qual estudaremos relações de dualidade e condições para a existência de soluções dos problemas primal e dual. Em seguida, analisaremos dois métodos de multiplicadores para resolver essa classe de problemas e que são extensões de métodos conhecidos para programação não-linear. O primeiro, proposto por Doljansky e Teboulle, aborda um método de ponto proximal interior entrópico e sua conexão com um método de multiplicadores exponenciais. O segundo, apresentado por Mosheyev e Zibulevsky, estende para a classe de problemas de nosso interesse um método de lagrangianos aumentados suaves proposto por Ben-Tal e Zibulevsky. Por fim, apresentamos os resultados de testes numéricos feitos com o algoritmo proposto por Mosheyev e Zibulevsky, analisando diferentes escolhas de parâmetros, o aproveitamento do padrão de esparsidade das matrizes do problema e critérios para a resolução aproximada dos subproblemas irrestritos que devem ser resolvidos a cada iteração desse algoritmo de lagrangianos aumentados.This work deals with multiplier methods to solve semidefinite convex programming problems and the analysis of their proprieties based on the proximal point method applied on the dual problem. We focus on a subclass of semidefinite programming problems with affine constraints, for which we study duality relations an conditions for the existence of solutions of the primal and dual problems. Afterwards, we analyze two multiplier methods to solve this class of problems which are extensions of known methods in nonlinear programming. The first one, introduced by Doljansky e Teboulle, approaches an entropic interior proximal algorithm and their relationship with an exponential multiplier method. The second one, presented by Mosheyev e Zibulevsky, extends a smooth augmented Lagrangian method proposed by Ben-Tal and Zibulevsky for the problems of our interest. Finally, we present the results of numerical experiments for the algorithm proposed by Mosheyev e Zibulevsky, analyzing some choices of parameters, the sparsity patterns of matrices of the problem and criteria to accept approximate solutions of the unconstrained subproblems that must be solved at each iteration of the augmented Lagrangian method.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSilva, Paulo José da Silva eSantos, Antonio Carlos dos2009-05-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23012010-203436/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:05Zoai:teses.usp.br:tde-23012010-203436Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:05Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
Penalty / barrier methods for convex semidefinite programming
title Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
spellingShingle Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
Santos, Antonio Carlos dos
augmented Lagrangian methods
convex programming multiplier methods
métodos de lagrangianos aumentados
métodos de multiplicadores
métodos de penalidade e barreira
penalty / barrier methods
programação convexa
programação semidefinida
semidefinite programming
title_short Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
title_full Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
title_fullStr Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
title_full_unstemmed Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
title_sort Métodos de penalidade e barreira para programação convexa semidefinida
author Santos, Antonio Carlos dos
author_facet Santos, Antonio Carlos dos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Silva, Paulo José da Silva e
dc.contributor.author.fl_str_mv Santos, Antonio Carlos dos
dc.subject.por.fl_str_mv augmented Lagrangian methods
convex programming multiplier methods
métodos de lagrangianos aumentados
métodos de multiplicadores
métodos de penalidade e barreira
penalty / barrier methods
programação convexa
programação semidefinida
semidefinite programming
topic augmented Lagrangian methods
convex programming multiplier methods
métodos de lagrangianos aumentados
métodos de multiplicadores
métodos de penalidade e barreira
penalty / barrier methods
programação convexa
programação semidefinida
semidefinite programming
description Este trabalho insere-se no contexto de métodos de multiplicadores para a resolução de problemas de programação convexa semidefinida e a análise de suas propriedades através do método proximal aplicado sobre o problema dual. Nosso foco será uma subclasse de problemas de programação convexa semidefinida com restrições afins, para a qual estudaremos relações de dualidade e condições para a existência de soluções dos problemas primal e dual. Em seguida, analisaremos dois métodos de multiplicadores para resolver essa classe de problemas e que são extensões de métodos conhecidos para programação não-linear. O primeiro, proposto por Doljansky e Teboulle, aborda um método de ponto proximal interior entrópico e sua conexão com um método de multiplicadores exponenciais. O segundo, apresentado por Mosheyev e Zibulevsky, estende para a classe de problemas de nosso interesse um método de lagrangianos aumentados suaves proposto por Ben-Tal e Zibulevsky. Por fim, apresentamos os resultados de testes numéricos feitos com o algoritmo proposto por Mosheyev e Zibulevsky, analisando diferentes escolhas de parâmetros, o aproveitamento do padrão de esparsidade das matrizes do problema e critérios para a resolução aproximada dos subproblemas irrestritos que devem ser resolvidos a cada iteração desse algoritmo de lagrangianos aumentados.
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-05-29
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 http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23012010-203436/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23012010-203436/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809091003863269376