About a derivative-free direct search method with fortified-descent strategy

dc.creatorCiappina, Jussara Rodrigues
dc.date2008
dc.date2008-01-31T00:00:00Z
dc.date2017-03-29T20:22:27Z
dc.date2017-06-21T18:39:38Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T03:02:02Z
dc.date.available2018-03-29T03:02:02Z
dc.identifier(Broch.)
dc.identifierCIAPPINA, Jussara Rodrigues. Sobre um metodo de busca direta sem derivada, com decrescimo fortalecido. 2008. 50p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: <http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000433727>. Acesso em: 29 mar. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306667
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1325103
dc.descriptionOrientador: Vera Lucia da Rocha Lopes
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
dc.descriptionResumo: Neste trabalho, tratamos de métodos de busca direta para minimização irrestrita de uma função de n variáveis a valores reais. Alem de serem derivative-free, métodos que não calculam derivadas, os métodos de busca direta não fazem uso de aproximações das derivadas nem do valor explicito da função nas suas operações. Nesta classe, abordamos um método baseado no simplex proposto por Paul Tseng em 1999, conhecido por método FDSS (Fortified-Descent Simplicial Search Method). Esse algoritmo usa o critério do decréscimo fortalecido e também impõe que os ângulos internos dos simplex-testes sejam maiores que uma constante positiva, para garantir resultados de convergência. Realizamos testes computacionais em problemas clássicos de minimização irrestrita e especialmente em funções diferenciáveis estritamente convexas para as quais o método de Nelder-Mead falha, quando s¿ao feitas escolhas particulares para o simplex inicial
dc.descriptionAbstract. In this work we deal with direct search methods for the unconstrained minimization of functions from Rn to R (f : Rn 7- R). Besides being derivative free, these methods do not use approximations of the derivatives of the function and they do not use the function values in their operations. In this class, we study a method based on the simplex, proposed by Paul Tseng in 1999. His method is know as FDSS (Fortified-Descent Simplicial Search Method). This algorithm uses the fortified-descent criterion and also imposes a lower positive bound for the angles of the simplex tests, in order to have convergence results. We present computational tests made with several problems of the classical literature and specifically with differentiable strictly convex functions for which the Nelder-Mead method does not converge for some particular choices of the initial simplex
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionOtimização Matematica
dc.descriptionMestre em Matematica Aplicada
dc.format50p. : il.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectProgramação não-linear
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectOtimização matemática
dc.subjectNonlinear programming
dc.subjectAlgorithms
dc.subjectMathematical optimization
dc.titleSobre um metodo de busca direta sem derivada, com decrescimo fortalecido
dc.titleAbout a derivative-free direct search method with fortified-descent strategy
dc.typeTesis


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