Study of some deterministic methods for unconstrained optimization

dc.contributorSaramago, Sezimária de Fátima Pereira
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4793978T7
dc.contributorOliveira, Valeriano Antunes de
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4705242T6
dc.contributorSantos, Rogério Rodrigues dos
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4137173E1
dc.creatorBrandão, Milena Almeida Leite
dc.date2016-06-22T18:46:59Z
dc.date2010-07-01
dc.date2016-06-22T18:46:59Z
dc.date2010-03-12
dc.date.accessioned2023-09-28T21:16:18Z
dc.date.available2023-09-28T21:16:18Z
dc.identifierBRANDÃO, Milena Almeida Leite. Study of some deterministic methods for unconstrained optimization. 2010. 101 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2010.
dc.identifierhttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/16782
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9066969
dc.descriptionIn this work some classical methods of linear search for unconstrained optimization are studied. The main mathematical formulations for the optimization problem are presented. Two strategies, linear search and trust region, for the algorithm to move from one iteration to another are discussed. Furthermore, the main considerations about the choice of step length along the search direction to ensure the convergence of the methods are exposed. Among the methods studied, some methods minimize a function of several variables without using derivatives (Cyclic Coordinates, Hooke and Jeeves with line searches and discrete steps and Rosenbrock). In the other methods the search direction is obtained by using derivatives of the objective function (Steepest Descent, Newton, Davidon-Fletcher-Powell, Broyden-Flotcher-Goldfarb-Shanno and Conjugate Gradient). For illustration, two optimization problems, one theoretical and one practical, are solved using the methods mentioned. The results are analyzed and comparisons between the studied methods are presented.
dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.descriptionMestre em Matemática
dc.descriptionNeste trabalho são estudados alguns metodos classicos de busca linear para otimização irrestrita. São apresentadas as principais formulações matematicas de um problema de otimização e são consideradas duas estrategias, busca linear e região de conanca, para o algoritmo passar de uma iteracão para a outra. Alem disso, são expostas as principais considerações sobre a escolha do comprimento do passo ao longo da direcão de busca para que os métodos sejam convergentes. Dentre os metodos estudados, alguns metodos minimizam uma função de varias variaveis sem o uso de derivadas (Coordenadas Cclicas, Hooke e Jeeves com busca linear e com passos discretos e Rosenbrock). Os outros metodos necessitam, para o calculo da direcão de busca, das derivadas da funcão objetivo (Descida Maxima, Newton, Davidon-Fletcher-Powell, Broyden-Flotcher- Goldfarb-Shanno e Gradientes Conjugados). Para ilustração, dois problemas de otimizacão, um teorico e outro pratico, são resolvidos usando cada um dos metodos estudados. Os resultados obtidos são analisados e são apresentadas comparações entre os metodos estudados.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia
dc.publisherBR
dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Matemática
dc.publisherCiências Exatas e da Terra
dc.publisherUFU
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectOtimização matemática
dc.subjectAnálise numérica
dc.subjectOtimização irrestrita
dc.subjectOtimização determinstica
dc.subjectMetodos classicos de otimização
dc.subjectMetodos de busca linear
dc.subjectUnconstrained optimization
dc.subjectDeterministic optimization
dc.subjectClassical methods of optimization
dc.subjectLine search methods
dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
dc.titleEstudo de alguns metodos determinsticos de otimização irrestrita
dc.titleStudy of some deterministic methods for unconstrained optimization
dc.typeDissertação


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