Área de Concentração: 45132
Concentration area: 45132
Criação: 19/11/2019
Creation: 19/11/2019
Ativação: 19/11/2019
Activation: 19/11/2019
Nr. de Créditos: 2
Credits: 2
Carga Horária:
Workload:
Teórica (por semana) |
Theory (weekly) |
Prática (por semana) |
Practice (weekly) |
Estudos (por semana) |
Study (weekly) |
Duração | Duration | Total | Total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10 | 5 | 15 | 1 semanas | 1 weeks | 30 horas | 30 hours |
Docentes Responsáveis:
Professors:
Ernesto Julian Goldberg Birgin
Gabriel Haeser
Objetivos:
Apresentar aos alunos avanços recentes em condições de otimalidade, condições sequenciais, complexidade e otimização cônica.
Justificativa:
Colocar o aluno em contato com desenvolvimentos recentes na área.
Conteúdo:
Aula 1: Condições clássicas de otimalidade para otimização com restrições. Abordagem geométrica. Aula 2: Condições de otimalidade de segunda ordem e avanços recentes. Introdução às condições sequenciais de otimalidade. Aula 3: Introdução à análise de complexidade para otimização irrestrita. Aula 4: Condições de otimalidade para otimização cônica, lema de Farkas e geometria algébrica convexa. Aplicação ao problema de cobertura.
Forma de Avaliação:
Presença e participação nas aulas.
Observação:
não há.
Bibliografia:
[1] E. G. Birgin and J. M. Martínez, Practical Augmented Lagrangian Methods for Constrained Optimization, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 2014. [2] G. Haeser, A. Ramos - Condições de Otimalidade e Algoritmos em Otimização não Linear. SBMAC, Notas em Matemática Aplicada, vol 83, (85p.) e-ISBN: 978-85-8215-075-7, 2016. [3] G. Haeser - A second-order optimality condition with first- and second-order complementarity associated with global convergence of algorithms. Computational Optimization and Applications, 70-2, p. 615-639, 2018. [4] Nesterov, Y. - Gradient methods for minimizing composite functions, Mathematical Programming, 140-1, p. 125-161, 2013.
Tipo de oferecimento da disciplina:
Presencial
Class type:
Presencial