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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Grapiglia, Geovani Nunes, 1987- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Matemática | - |
Autor(es): dc.creator | Costa, Carina Moreira, 1996- | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-08-22T00:27:27Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-08-22T00:27:27Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-08-06 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-08-06 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/61878 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/61878 | - |
Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Geovani Nunes Grapiglia | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática. Defesa : Curitiba, 28/02/2019 | - |
Descrição: dc.description | Inclui referências: p.53-54 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: Sao apresentadas propriedades subespaciais para os subproblemas de regiao de confianca que aparecem no metodo Lagrangiano Aumentado-Regiao de Confianca proposto recentem ente por Wang e Yuan (Optim. M ethods Softw. 30, 559-582, 2015). Especificamente, quando as aproximacoes das Hessianas do Lagrangiano sao atualizadas por fórmulas quase- Newton convenientemente escolhidas, mostra-se que o passo obtido do subproblema de regiao de confianca pertence ao subespaço gerado por todos os vetores gradientes da funcão objetivo e das restricoes calculados ate a iteraçao atual. Com base nesse resultado, propõe-se um a versao subespacial do metodo citado para problemas de otimizacao com restricoes de igualdade de grande porte, nos quais o numero de restriçoes e muito menor que o numero de variaveis. P a la v ra s-c h a v e : Otimização com Restrições. Métodos de Lagrangiano Aumentado. Métodos de Regiao de Confiança. Métodos Subespacias. | - |
Descrição: dc.description | Abstract: Subspace properties are presented for the trust-region subproblems that appear in the Augmented Lagrangian-Trust-Region method recently proposed by Wang and Yuan (Optim. Methods Softw. 30, 559-582, 2015). Specifically, when the approximate Lagrangian Hessians are updated by suitable quasi-Newton formulas, it is shown that the trial step obtained from the trust-region subproblem belongs to the subspace spanned by all gradient vectors of the objective and of the constraints computed until the current iteration. Based on this result, a subspace version of the referred method is proposed for large-scale equality constrained optimization problems in which the number of constraints is much lower than the number of variables. Keywords: Constrained Optimization. Augmented Lagrangian Methods. Trust-Region Methods. Subspace Methods. | - |
Formato: dc.format | 58 p. : il. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Lagrange, Funções de | - |
Palavras-chave: dc.subject | Otimização matemática | - |
Palavras-chave: dc.subject | Matemática | - |
Título: dc.title | Subspace version of an augmented lagrangian-trust region algorithm for equality constrained optimization | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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