Resumo
O projeto proporcionou aprendizado e implementação de algoritmos de otimização convexa e não convexa. Explicitamente foram explorados algoritmos de busca em linha e região de confiança newtonianos ou não, gradientes diversos, método simplex e pontos interiores para otimização linear, pontos interiores para otimização convexa e também um pouco de otimização não convexa para resolver BMI's. O projeto teve como objetivo preparar o aluno para pesquisas futuras.
Referências
J. Nocedal; S. J. Wright. Numerical Optimization. 2006.
S. Boyd; L. Vandenberghe. Convex Optimization. 2004.
S. Ruder. Na overview of gradiente descente optimization algorithms. 2016.
S. Boyd; L. Vandenberghe. Convex Optimization. 2004.
S. Ruder. Na overview of gradiente descente optimization algorithms. 2016.
Todos os trabalhos são de acesso livre, sendo que a detenção dos direitos concedidos aos trabalhos são de propriedade da Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP.
Downloads
Não há dados estatísticos.