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dc.contributor.advisorGrapiglia, Geovani Nunes, 1987-pt_BR
dc.contributor.authorPinheiro, Maria Eduardapt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Matemáticapt_BR
dc.date.accessioned2022-05-27T16:16:28Z
dc.date.available2022-05-27T16:16:28Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/74617
dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Geovani Nunes Grapigliapt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática. Defesa : Curitiba, 14/02/2022pt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: 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 esses métodos precisam para gerar pontos Paretocríticos aproximados. A generalidade da abordagem proposta permite o desenvolvimento de novos métodos para otimização multiobjetivo.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: In this work we propose a class of nonmonotone line-search methods for convexly constrained multiobjective optimization problems. Worst-case complexity bounds are obtained for the number of iterations that these methods need to generate an approximate Pareto critical point. The generality of our approach allows the development of new methods for multiobjective optimizationpt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.subjectMatemáticapt_BR
dc.subjectOtimização matemáticapt_BR
dc.subjectLógica simbólicapt_BR
dc.subjectMatemáticapt_BR
dc.titleNonmonotone line-search methods for convexly constrained multi-objective optimization problemspt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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