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Tipo do documento: Dissertação
Título: Algoritmos Quase-Newton para otimização multiobjetivo
Autor: Maciel, Osenildo Marques 
Primeiro orientador: Bitar, Sandro Dimy Barbosa
Primeiro membro da banca: Silva , Roberto Cristovão Mesquita
Segundo membro da banca: Santos, Paulo Sérgio Marques dos
Resumo: Neste trabalho, apresentam-se caracterizações de soluções para Otimização Multiobjetivo Irrestrita para os casos de funções convexas e não convexas. A fundamentação teórica do caso convexo discorre sobre uma solução local, obtida através da resolução de um problema convexo e algumas hipóteses adicionais. Para o caso não convexo, mostramos que o algoritmo tem convergência global, no qual os fundamentos teóricos asseguram que a condição de curvatura é obtida
Abstract: In this work, characterization are presented solutions for unconstrained multiobjective optimization for the cases of convex and non-convex function. The theoretical foundation of the convex case discusses a local solution obtained by solving a convex problem and some additional assumptions. For nonconvex case we show that the algorithm have a global convergence, in which the theoretical foundations ensure that curvature condition is obtained.
Palavras-chave: Otimização Multiobjetivo
Otimalidade Pareto-ótimo
Método Quase-Newton
Funções Convexas e não convexas
Funções não convexas
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Matemática
Citação: MACIEL, Osenildo Marques. Algoritmos Quase-Newton para otimização multiobjetivo. 2016. 66 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, manaus, 2016.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5627
Data de defesa: 12-Aug-2016
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