Convergência global de um método para otimização irrestrita sem derivadas

Autores

  • Priscila S. Ferreira
  • Elizabeth W. Karas
  • Mael Sachine

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2014.002.01.0109

Palavras-chave:

Método de região de confiança, teoria de convergência, otimização sem derivadas, minimização irrestrita

Resumo

Apresenta-se um método para minimização irrestrita de uma função F : IRn  IR duas vezes diferenciável cujas derivadas estão indisponíveis. Considera-se para tal, um algoritmo iterativo de região de confiança sem derivadas. Durante as iterações a função objetivo é aproximada por modelos quadráticos através de interpolações polinomiais. De uma iteração para outra, o conjunto interpolador pode sofrer alteração em no máximo um elemento. Além disso, a cada iteração a função objetivo é avaliada uma única vez. O método proposto possui dois tipos de iterações, região de confiança e alternativa. As do tipo de região de confiança visam otimalidade. Já as alternativas visam melhorar a geometria dos pontos interpoladores. Prova-se que todo ponto de acumulação da sequência gerada por este método é um ponto estacionário da função F .

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Publicado

2014-12-19

Edição

Seção

Otimização