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dc.contributor.advisorKaras, Elizabeth Wegner, 1965-pt_BR
dc.contributor.authorButyn, Emerson, 1992-pt_BR
dc.contributor.otherOliveira, Welington Luis dept_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Matemáticapt_BR
dc.date.accessioned2022-05-27T16:34:34Z
dc.date.available2022-05-27T16:34:34Z
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/75366
dc.descriptionOrientadora: Dra. Elizabeth Wegner Karas UFPR - Brasilpt_BR
dc.descriptionCoorientador: D. Habil. Welington Luis de Oliveira - MINES ParisTech - Francept_BR
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática. Defesa : Curitiba, 22/11/2021pt_BR
dc.descriptionInclui referências : p. 113-125pt_BR
dc.description.abstractResumo: 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 continuo, mas nenhuma derivada esta disponível. O algoritmo explora a estrutura particular da função objetivo de probabilidade por meio de modelos baseados em copulas. Sob hipóteses razoáveis, a convergência global do algoritmo e analisada. Provamos que todos os pontos de acumulação da sequencia gerada pelo algoritmo são estacionários. A proposta e validada através de experimentos numéricos na resolução de problemas acadêmicos e industriais.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: In this thesis, we propose a derivative-free trust-region algorithm for probability maximization problems. We assume that the probability function is continuously differentiable with Lipschitz continuous gradient, but no derivatives are available. The algorithm explores the particular structure of the probability objective function through models based on copula. Under reasonable assumptions, the global convergence of the algorithm is analyzed. In fact, we prove that all accumulation points of the sequence generated by the algorithm are stationary. The proposed approach is validated by encouraging numerical results on academic and industrial problems.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.subjectProgramação não-linearpt_BR
dc.subjectOtimização matemáticapt_BR
dc.subjectProgramação estocasticapt_BR
dc.subjectMatemáticapt_BR
dc.titleA derivative-free algorithm for probability maximization problemspt_BR
dc.typeTese Digitalpt_BR


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