Dissertação

Um algoritmo de busca linear para otimização irrestrita

Neste trabalho apresentamos um algoritmo de busca linear para problemas de otimização irrestrita proposto por Gonglin Yuan, Sha Lu e Zengxi Wei [1], denominado aqui por Algoritmo GSZ. Este algoritimo é concebido sob a perspectiva de herdar a simplicidade e o baixo custo computacional do método do...

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Autor principal: Silva, Daniele Alencar Fabrício da
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/2906859199434160
Grau: Dissertação
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Amazonas 2018
Assuntos:
Otimização Irrestrita
Busca Linear
Convergência Global
Taxa de convergência linear
CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA
Acesso em linha: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6199
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spelling oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-61992018-03-03T05:03:51Z Um algoritmo de busca linear para otimização irrestrita Silva, Daniele Alencar Fabrício da Silva, Roberto Cristóvão Mesquita http://lattes.cnpq.br/2906859199434160 http://lattes.cnpq.br/8634157590248613 Bitar, Sandro Dimy Barbosa Oliveira, Paulo Roberto Otimização Irrestrita Busca Linear Convergência Global Taxa de convergência linear CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA Neste trabalho apresentamos um algoritmo de busca linear para problemas de otimização irrestrita proposto por Gonglin Yuan, Sha Lu e Zengxi Wei [1], denominado aqui por Algoritmo GSZ. Este algoritimo é concebido sob a perspectiva de herdar a simplicidade e o baixo custo computacional do método do gradiente conjugado. Neste contexto, uma prova detalhada da análise de convergência global para funções não necessariamente convexas é apresentada. Ressaltamos ainda a obtenção da taxa de convergência linear para o caso em que a função é fortemente convexa. This work presents a linear search algorithm for unconstrained optimization problems proposed by Gonglin Yuan, Sha Lu Wei and Zengxi [1], called here by Algorithm GSZ. This algorithm is designed from the perspective of inheriting the simplicity and low computational cost of the conjugate gradient method. n this context, a detailed proof of the global convergence analysis for functions not necessarily convex is presented. We also emphasize the achievement of the linear convergence rate for the case where the function is strongly Convex. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior 2018-03-02T15:55:00Z 2016-11-04 Dissertação SILVA, Daniele Alencar Fabrício da. Um algoritmo de busca linear para otimização irrestrita. 2016. 50 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2016. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6199 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Ciências Exatas Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Matemática
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