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dc.creatorGOMES, Hermínio Simões-
dc.date.accessioned2018-05-04T14:12:45Z-
dc.date.available2018-05-04T14:12:45Z-
dc.date.issued1981-04-03-
dc.identifier.citationGOMES, Hermínio Simões. Penalização e lagrangeano aumentado. 1981. 133 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, 1981. Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada. Disponível em: <http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9820>. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9820-
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dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Campinaspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source.urihttp://repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/307436pt_BR
dc.subjectFunções especiaispt_BR
dc.subjectMatemática aplicadapt_BR
dc.subjectFunções de Lagrangept_BR
dc.subjectAlgorítmospt_BR
dc.titlePenalização e lagrangeano aumentadopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Matemática, Estatística e Computação Científica – IMECC/UNICAMPpt_BR
dc.publisher.initialsUNICAMPpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADApt_BR
dc.contributor.advisor1MARTÍNEZ PÉREZ, José Mário-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8543703316798123pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0696136066497209pt_BR
dc.description.resumoNa resolução de problemas de programação não-linear, a dimensão do problema ou sua estrutura pode, em certos casos, se constituir em um obstáculo difícil de ser transposto. Muitos algoritmos foram desenvolvidos para programação não-linear e, na sua maioria, procuram usar a informação das derivadas segundas (matrizes hessianas), e devido a isso, as suas aplicabilidades são, em geral, limitadas a problemas de médio porte. Devido a problema de memória ou dificuldade de se codificar os hessianos, a necessidade de se desenvolver algoritmos que não usam matrizes se evidenciou. Certos problemas não apresentam estruturas particulares que possam ser aproveitadas para facilitarem as suas resoluções, ou,se apresentam, estas são difíceis ou até impossíveis de serem aproveitadas. Algoritmos que usam basicamente a informação de derivadas primeiras(gradientes), são, em geral, mais fáceis de serem implementados e reduzem consideravelmente a necessidade de memória. Os algoritmos que usam Penalização e Lagrangeano Aumentado se enquadram dentro das necessidades expostas. Em problemas de grande porte, o lagrangeano aumentado,é particularmente bom, e pode ser empregado com êxito em problemas que não necessitam de uma precisão elevada. Nosso trabalho se propõe a fornecer uma base sobre a teoria da função Penalidade e Lagrangeano Aumentado, e também, poder fornecer a interessados, programas com os métodos e suas aplicações. Uma comparação entre os métodos Penalidade e Lagrangeano Aumentado é fornecida, e diversos aspectos sobre a aplicação dos algoritmos são evidendiados. Um número satisfatório de problemas testes mostra o desempenho dos algoritmos. Uma aplicação a um problema de grande porte é feita utilizando o lagrangeano aumentado. Não nos detivemos nos diversos tipos de funções Penalidade ou funções aumentadas; tratamos das formas que achamos mais importantes.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Matemática Aplicada – PPGMA/UNICAMPpt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações em Matemática Aplicada (Mestrado) - PPGMA/UNICAMP

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