Navegação 40001016041P1 Programa de Pós-Graduação em Matemática por assunto "Otimização matemática"
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Adaptive trust-region and riemannian gradient descent methods without function evaluations
(2022)Resumo: Neste trabalho propomos dois algoritmos de otimização irrestrita. O primeiro é um método de região de confiança, onde o raio de confiança e da forma d_(k)||grad f (x_(k))|| e d_(k) pode reduzir ou aumentar a cada ... -
Um algoritmo de filtro globalmente convergente sem derivadas da função objetivo para otimização restrita e algoritmos de pivotamento em blocos principais para problemas de complementaridade linear
(2016)Resumo: Este trabalho engloba dois temas diferentes. Inicialmente, apresentamos um algoritmo para resolver problemas de otimizacao restrita que não faz uso das derivadas da funcao objetivo. O algoritmo mescla conceitos de ... -
Algoritmo de procura com escolha dinâmica das coordenadas para programação não linear com restrições
(2017)Resumo; Neste trabalho desenvolvemos um algoritmo geral estocástico de filtro, para resolver problemas de otimização não lineares e não convexos com restrições gerais. A generalidade deste algoritmo esta no fato de que a ... -
Aprendizagem de máquina aplicada à previsão dos movimentos do Ibovespa
(2017)Resumo: Neste trabalho investiga-se o uso de técnicas de Aprendizagem de Máquina para a previsão dos movimentos do Ibovespa, .índice que representa o desempenho geral das ações negociadas na BM&FBovespa. Especificamente, ... -
Condições de otimalidade para certas classes de problemas irregulares
(2018)Resumo: O foco deste trabalho é o estudo de condições de otimalidade para algumas classes de problemas irregulares com um e vários objetivos. Estas condições são expostas em duas partes: na primeira parte tratamos dos ... -
A derivative-free algorithm for probability maximization problems
(2021)Resumo: Nesta tese propomos um algoritmo de região de confiança sem derivadas para problemas de maximização de probabilidade. Assumimos que a função de probabilidade e continuamente diferenciável com gradiente Lipschitz ... -
Effects of fractional memory on coupled waves and plates
(2022)Resumo: Nesta tese são estudadas as propriedades assintóticas das soluções de alguns sistemas lineares acoplados. Nós consideramos três sistemas dissipativos, em que a dissipação é dada por memória fracionária. Os principais ... -
Um estudo sobre o método de gradientes conjugados para minimização irrestrita
(2017)Resumo: Dentre os métodos para a minimização irrestrita de funções contínuas e diferenciáveis encontramos o Método de Gradientes Conjugados, que é o foco deste trabalho. Revisamos várias das suas versões, que diferem ... -
A função da penalidade exata e algumas suavizações : aspectos teóricos e computacionais
(2022)Resumo: Uma das estratégias para resolver problemas de otimização com restrições através de métodos de penalidade externa faz uso de funções de penalidade não diferenciáveis, o que limita o uso de eficientes algoritmos ... -
O Método de Levenberg-Marquardt para o Problema de Quadrados Mínimos não Linear
(2017)Resumo: Nesta dissertação, apresentamos uma revisão de conceitos acerca do método de Levenberg-Marquardt, utilizado para o problema de quadrados mínimos não linear. Além da abordagem clássica do método, constam neste ... -
Métodos de busca direta para seleção de parâmetros em máquinas de vetores suporte
(2017)Resumo: Nesta dissertação apresentamos uma revisão de conceitos acerca das máquinas de vetores suporte, utilizadas para problemas de classificação e regressão no contexto de aprendizagem de m'máquina. Abordamos detalhes ... -
Nonmonotone line-search methods for convexly constrained multi-objective optimization problems
(2022)Resumo: Nesta dissertação propomos uma classe de métodos de busca linear não-monótona para problemas de otimização multiobjetivo com restrições convexas. São obtidos limitantes de pior caso para o número de iterações que ... -
Outer-approximation algorithms for nonsmooth convex MINLP problems with chance constraints
(2018)Resumo: As restri?c˜oes de probabilidade desempenham um papel fundamental nos problemas de otimiza?c˜ao envolvendo incertezas. Essas restri?c˜oes exigem que um sistema de desigualdade dependendo de um vetor aleat'orio tenha ... -
Subspace version of an augmented lagrangian-trust region algorithm for equality constrained optimization
(2019)Resumo: Sao apresentadas propriedades subespaciais para os subproblemas de regiao de confianca que aparecem no metodo Lagrangiano Aumentado-Regiao de Confianca proposto recentem ente por Wang e Yuan (Optim. M ethods Softw. ...