Um estudo sobre métodos de máxima descida e acelerações

Autores

  • Gearlisson dos Santos Mendonça
  • Douglas Soares Gonçalves

Resumo

Os métodos de direções de descida são métodos iterativos para resolução de problemas de otimização irrestrita: minimizar f (x), sujeito a x ∈ Rn , em que f : Rn → R é uma função continuamente diferenciável e com gradiente Lipschitz, de constante L > 0. [...]

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Biografia do Autor

Gearlisson dos Santos Mendonça

Departamento de Matemática, CFM, UFSC, Florianópolis, SC

Douglas Soares Gonçalves

Departamento de Matemática, CFM, UFSC, Florianópolis, SC

Referências

Y. Nesterov. Introductory lectures on convex optimization: A basic course. Vol. 87. Springer Science & Business Media, 2003.

J. Barzilai e J. M. Borwein. “Two-point step size gradient methods”. Em: IMA Journal of Numerical Analysis 8.1 (1988), pp. 141–148.

G. N. Grapiglia e E. W. Sachs. “On the worst-case evaluation complexity of non-monotone line search algorithms”. Em: Computational Optimization and Applications 68.3 (2017), pp. 555–577.

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Publicado

2023-12-18

Edição

Seção

Resumos