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Type: TESE
Title: Metodo lagrangiano aumentado regularizado para problemas com voracidade
Title Alternative: Regularized augmented lagrangian method for problems with greediness
Author: Martinez, Andre Luis Machado
Advisor: Martínez Pérez, José Mario, 1948-
Perez, Jose Mario Martinez
Abstract: Resumo: Quando resolvemos problemas de programação não linear por meio de algoritmos que utilizam o Lagrangiano Aumentado, um fenômeno chamado voracidade pode ocorrer. Quando isto ocorre o método busca pontos muito infactíveis com valores de função muito pequenos, em geral, nas primeiras iterações, assim o parâmetro de penalidade cresce excessivamente, de tal forma que prejudica o condicionamento do problema. Neste trabalho 'e sugerida uma abordagem de regularização para superar esta dificuldade. Um método de Lagrangiano Aumentado é definido, com a adição de um termo regularizador que inibe a possibilidade do iterando se afastar demasiadamente do ponto de referência. Provamos convergência e apresentamos exemplos numéricos.

Abstract: When one solves Nonlinear Programming problems by means of algorithms that use merit criteria combining the objective function and penalty feasibility terms, a phenomenon called greediness may occur. Unconstrained minimizers attract the iterates at early stages of the calculations and, so, the penalty parameter needs to grow excessively, in such a way that ill conditioning harms the overall convergence. In this work a regularization approach is suggested to overcome this dificulty. An Augmented Lagrangian method is defined with the addition of a regularization term that inhibits the possibility that the iterates go far from a reference point. Convergence proofs and numerical examples are given.
Subject: Programação não-linear
Lagrange, Funções de
Otimização matemática
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2009
Appears in Collections:IMECC - Dissertação e Tese

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