Estrategias de segunda ordem para problemas de complementaridade
Wesley Vagner Ines Shirabayashi
TESE
Português
T/UNICAMP Sh65e
[Second order strategies for complementarity problems]
Campinas, SP : [s.n.], 2009.
122 p. : il.
Orientadores: Sandra Augusta Santos, Roberto Andreani
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Resumo: Neste trabalho reformulamos o problema de complementaridade não linear generalizado (GNCP) em cones poliedrais como um sistema não linear com restrição de não negatividade em algumas variáveis, e trabalhamos na resolução de tal reformulação por meio de estratégias de pontos interiores. Em...
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Resumo: Neste trabalho reformulamos o problema de complementaridade não linear generalizado (GNCP) em cones poliedrais como um sistema não linear com restrição de não negatividade em algumas variáveis, e trabalhamos na resolução de tal reformulação por meio de estratégias de pontos interiores. Em particular, definimos dois algoritmos e provamos a convergência local de tais algoritmos sob hipóteses usuais. O primeiro algoritmo é baseado no método de Newton, e o segundo, no método tensorial de Chebyshev. O algoritmo baseado no método de Chebyshev pode ser visto como um método do tipo preditor-corretor. Tal algoritmo, quando aplicado a problemas em que as funções envolvidas são afins, e com escolhas adequadas dos parâmetros, torna-se o bem conhecido algoritmo preditor-corretor de Mehrotra. Também apresentamos resultados numéricos que ilustram a competitividade de ambas as propostas.
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Abstract: In this work we reformulate the generalized nonlinear complementarity problem (GNCP) in polyhedral cones as a nonlinear system with nonnegativity in some variables and propose the resolution of such reformulation through interior-point methods. In particular we define two algorithms and...
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Abstract: In this work we reformulate the generalized nonlinear complementarity problem (GNCP) in polyhedral cones as a nonlinear system with nonnegativity in some variables and propose the resolution of such reformulation through interior-point methods. In particular we define two algorithms and prove the local convergence of these algorithms under standard assumptions. The first algorithm is based on Newton's method and the second, on the Chebyshev's tensorial method. The algorithm based on Chebyshev's method may be considered a predictor-corrector one. Such algorithm, when applied to problems for which the functions are affine, and the parameters are properly chosen, turns into the well-known Mehrotra's predictor corrector algorithm. We also present numerical results that illustrate the competitiveness of both proposals.
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Santos, Sandra Augusta, 1964-
Orientador
Andreani, Roberto, 1961-
Coorientador
Santos, Lucio Tunes dos, 1962-
Avaliador
Arenales, Marcos Nereu
Avaliador
Makler, Susana Scheimberg de
Avaliador
Karas, Elizabeth Wegner, 1965-
Avaliador
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Wesley Vagner Ines Shirabayashi
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