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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 ...
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 ...
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 ...
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. ...
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 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...