dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.creatorYano, Flavio Sakakisbara
dc.date2014-06-11T19:27:08Z
dc.date2016-10-25T19:12:23Z
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dc.date2016-10-25T19:12:23Z
dc.date2003-02-21
dc.date.accessioned2017-04-06T03:51:19Z
dc.date.available2017-04-06T03:51:19Z
dc.identifierYANO, Flavio Sakakisbara. Estratégias para resolução do problema MPEC. 2003. 65 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, 2003.
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/94311
dc.identifierhttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/94311
dc.identifieryano_fs_me_sjrp.pdf
dc.identifier000187054
dc.identifier33004153071P0
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/905641
dc.descriptionProblemas de programação matemática com restriçõesde equilíbrio (MPEC) são problemas de programação não-linear onde as restrições tem uma estrutura análoga condições necessárias de primeira ordem de um problema de otimização com restrições. Em formulações usuais do MPEC todos os pontos factíveis são não-regulares no sentido que não satisfazem a constraint qualification de Mangassarian-Fromovitz. Portanto, todos os pontos factíveis satisfazem a clássica condição necessária de fritz-john. Em princípio, isto poderia causar sérias dificuldades ao aplicarmos algoritmos de programação não-linear ao MPEC. Entretanto, muitos pontos factíveis do MPEC não satisfazem uma condição de otimalidade mais forte que Fritz-John, denominada condição AGP. Esta é a razão na qual em geral os algoritmos de programação não linear são satisfatórios quando aplicados ao MPEC. Nosso objetivo neste trabalho é discutir a aplicabilidade dos algoritmos de programação não-linear ao MPEC.
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectProgramação não-linear
dc.subjectCondições de otimalidade
dc.subjectAlgoritmos de minimização
dc.subjectOptimality conditions
dc.titleEstratégias para resolução do problema MPEC
dc.typeOtro


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