Problemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriais

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dc.contributor.advisor1FERREIRA, Orizon Pereira
dc.contributor.advisor1Latteslattes.cnpq.br/0201145506453251por
dc.creatorSANTOS, Milton Gabriel Garcia dos
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9170643680067867por
dc.date.accessioned2014-07-29T16:02:19Z
dc.date.available2012-02-07
dc.date.issued2011-10-27
dc.description.abstractThis work we study the convergence properties of the Gradient Method Designed and Descent Method for Multi-objective optimization. At first, our optimization problem is to minimize a real function of n-variables, continuously differentiable and restricted to a set of simple structure and add on the objective function of the hypothesis of pseudo-convexity or quasi-convexity. Then we consider the problem of unconstrained multi-objective optimization and add some hypotheses about the function vector, such as convexity or quasi-convexity, and is continuously differentiable. It is noteworthy that in both problems will be used to search for inexact Armijo over viable directions.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2014-07-29T16:02:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Milton Gabriel Garcia dos Santos.pdf: 405990 bytes, checksum: b1b10db3be6011cbbae70bc35ed87950 (MD5) Previous issue date: 2011-10-27eng
dc.description.resumoNeste trabalho faremos um estudo das propriedades de convergência do Método do Gradiente Projetado e do Método de Descida para otimização Multi-objetivo. No primeiro momento, o nosso problema de otimização será o de minimizar uma função real de nvariáveis, continuamente diferenciável e restrita a um conjunto de estrutura simples e acrescentaremos sobre a função objetivo a hipótese de quase-convexidade ou pseudoconvexidade. Em seguida iremos considerar o problema de otimização Multi-Objetivo irrestrito e adicionar algumas hipóteses sobre a função vetorial, como a convexidade ou quase-convexidade, além de ser continuamente diferenciável. É importante salientar que em ambos os problemas será utilizado a busca inexata de armijo ao longo de direções viáveis.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationSANTOS, Milton Gabriel Garcia dos. Optimization Problems Quasi-convex: Gradient Method for Vector and Scalar Functions. 2011. 57 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2011.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/1946
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Terrapor
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programMestrado em Matemáticapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectMétodo do Gradientepor
dc.subjectMétodo do Gradiente Projetadopor
dc.subjectFunções Convexas Generalizadaspor
dc.subjectGradient Methodeng
dc.subjectGradient Projection Methodeng
dc.subjectGeneralized Convex Functionseng
dc.subjectMétod do Gradiente; Métod do Gradiente Projetado; Funções Convexas Generalizadaspor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApor
dc.titleProblemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriaispor
dc.title.alternativeOptimization Problems Quasi-convex: Gradient Method for Vector and Scalar Functionseng
dc.typeDissertaçãopor

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