Um Algoritmo Sem Derivadas para Problemas de Otimização de Menor Valor Ordenado
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2022.009.01.0316Keywords:
Otimização de Menor Valor Ordenado, Otimização Sem Derivadas, Métodos de Região de Confiança, Convergência GlobalAbstract
O problema de otimização de menor valor ordenado (LOVO) envolve minimizar o mínimo entre um número finito de valores de função sobre um conjunto viável. Possui diversas aplicações práticas, tais como alinhamento de proteínas, estimação robusta de parâmetros, otimização de portfólio, entre outros. Neste trabalho, estamos interessados no problema LOVO de otimização não linear restrito, sujeito a um conjunto convexo, fechado e não-vazio, onde cada função é do tipo blackbox e continuamente diferenciável. Neste sentido, apresentamos um algoritmo de região de confiança sem derivadas para problemas LOVO com restrições, o qual converge globalmente para pontos fracamente críticos sob condições adequadas.
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