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dc.contributor.authorConejo, Paulo Domingospt_BR
dc.contributor.otherKaras, Elizabeth Wegner, 1965-pt_BR
dc.contributor.otherPedroso, Lucas Garciapt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduaçao em Métodos Numéricos em Engenhariapt_BR
dc.date.accessioned2013-05-13T16:30:16Z
dc.date.available2013-05-13T16:30:16Z
dc.date.issued2013-05-13
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/30043
dc.description.abstractResumo: Otimização sem derivadas tem sido de grande interesse nos últimos anos, principalmente pela necessidade em se resolver problemas definidos por funções cujos valores sao calculados por simulaçao. Muitos metodos sem derivadas para problemas restritos ja foram desenvolvidos, alguns baseados em regiao de confianca, com bons resultados numericos. Metodos de região de confianca sem derivadas para o caso irrestrito tem consagradas provas de convergencia. No entanto, para o caso restrito, ate onde sabemos nao ha na literatura resultados teóricos de convergencia. Nesta tese apresentamos dois algoritmos sem derivadas para o problema de otimização não linear com restrições. O primeiro algoritmo é baseado em região de confiança sem derivadas aplicado a problemas com restricoes convexas. Em cada iteracao e construído um modelo quadrútico da função objetivo que deve ser minimizado na intersecção da regiao de confiança com o conjunto viavel. Com hipoteses razoaveis em otimizacao sem derivadas, provamos que todo ponto de acumulaçao da sequencia gerada pelo algoritmo e estacionário de primeira ordem. O segundo algoritmo úe desenvolvido e aplicado a problemas com restricoes gerais. Tambem com a estrutura de regiao de confianca, o algoritmo e baseado em interpolacão polinomial e utiliza ideias propostas por Michael Powell nas atualizações dos modelos. Experimentos numericos mostram a eficiencia e robustez do algoritmo proposto, cuja complexidade algorítmica em numero de operacoes permite resolver problemas de grandes dimensões quando tratamos de otimizacao sem derivadas.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectInterpolaçãopt_BR
dc.subjectOtimização combinatoriapt_BR
dc.titleMétodos de região de confiança sem derivadas para otimização restritapt_BR
dc.typeTesept_BR


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