Bolsa 13/14615-7 - Ciências Exatas e da Terra - BV FAPESP
Busca direcional não-monótona em métodos de amostragem de gradiente para otimização não-convexa e não-suave
Processo: 13/14615-7
Recentemente, problemas de otimização com funções não suaves localmente Lipschitz vem ganhando maior interesse científico. Algoritmos desenvolvidos para resolver tais problemas baseiam-se na ideia de construção de direções de busca a partir de uma amostragem de gradientes em torno do ponto atual de iteração. No presente projeto propomos estudar um assunto ortogonal ao aprimoramento das direções de busca. A pesquisa se concentrará no desenvolvimento de técnicas destinadas a aliviar o custo computacional da busca linear; uma vez que a construção de direções sofisticada já maturou nos campos teóricos e práticos, acreditamos que essa seja uma área natural de pesquisa. Em particular, o alvo concreto primário de nossos esforços será o desenvolvimento de técnicas de busca linear não-monótona para problemas de otimização não-suave.
SIMÕES, Lucas Eduardo Azevedo. Sampling techniques for nonsmooth optimization = Técnicas amostrais para otimização não suave. 2017. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica.