Artigo Acesso aberto Produção Nacional

Um Algoritmo Sem Derivadas para Problemas de Otimização de Menor Valor Ordenado

2022; Linguagem: Português

10.5540/03.2022.009.01.0316

ISSN

2359-0793

Autores

Anderson Ervino Schwertner, F. N. C. Sobral,

Tópico(s)

Advanced Optimization Algorithms Research

Resumo

O problema de otimização de menor valor ordenado (LOVO) envolve minimizar o mínimo entre um número finito de valores de função sobre um conjunto viável. Possui diversas aplicações práticas, tais como alinhamento de proteínas, estimação robusta de parâmetros, otimização de portfólio, entre outros. Neste trabalho, estamos interessados no problema LOVO de otimização não linear restrito, sujeito a um conjunto convexo, fechado e não-vazio, onde cada função é do tipo blackbox e continuamente diferenciável. Neste sentido, apresentamos um algoritmo de região de confiança sem derivadas para problemas LOVO com restrições, o qual converge globalmente para pontos fracamente críticos sob condições adequadas.

Referência(s)