dc.contributor.advisor | Grapiglia, Geovani Nunes, 1987- | pt_BR |
dc.contributor.author | Costa, Carina Moreira, 1996- | pt_BR |
dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Matemática | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2019-08-06T13:41:29Z | |
dc.date.available | 2019-08-06T13:41:29Z | |
dc.date.issued | 2019 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/61878 | |
dc.description | Orientador: Prof. Dr. Geovani Nunes Grapiglia | pt_BR |
dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática. Defesa : Curitiba, 28/02/2019 | pt_BR |
dc.description | Inclui referências: p.53-54 | pt_BR |
dc.description.abstract | 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. 30, 559-582, 2015). Especificamente, quando as aproximacoes das Hessianas do Lagrangiano sao atualizadas por fórmulas quase- Newton convenientemente escolhidas, mostra-se que o passo obtido do subproblema de regiao de confianca pertence ao subespaço gerado por todos os vetores gradientes da funcão objetivo e das restricoes calculados ate a iteraçao atual. Com base nesse resultado, propõe-se um a versao subespacial do metodo citado para problemas de otimizacao com restricoes de igualdade de grande porte, nos quais o numero de restriçoes e muito menor que o numero de variaveis. P a la v ra s-c h a v e : Otimização com Restrições. Métodos de Lagrangiano Aumentado. Métodos de Regiao de Confiança. Métodos Subespacias. | pt_BR |
dc.description.abstract | Abstract: Subspace properties are presented for the trust-region subproblems that appear in the Augmented Lagrangian-Trust-Region method recently proposed by Wang and Yuan (Optim. Methods Softw. 30, 559-582, 2015). Specifically, when the approximate Lagrangian Hessians are updated by suitable quasi-Newton formulas, it is shown that the trial step obtained from the trust-region subproblem belongs to the subspace spanned by all gradient vectors of the objective and of the constraints computed until the current iteration. Based on this result, a subspace version of the referred method is proposed for large-scale equality constrained optimization problems in which the number of constraints is much lower than the number of variables. Keywords: Constrained Optimization. Augmented Lagrangian Methods. Trust-Region Methods. Subspace Methods. | pt_BR |
dc.format.extent | 58 p. : il. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language | Inglês | pt_BR |
dc.subject | Lagrange, Funções de | pt_BR |
dc.subject | Otimização matemática | pt_BR |
dc.subject | Matemática | pt_BR |
dc.title | Subspace version of an augmented lagrangian-trust region algorithm for equality constrained optimization | pt_BR |
dc.type | Dissertação Digital | pt_BR |