Sobre a convergência de métodos de descida em otimização não-suave: aplicações à ciência comportamental

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Sousa Júnior, Valdinês Leite de lattes
Orientador(a): Bento, Glaydston de Carvalho lattes
Banca de defesa: Bento, Glaydston de Carvalho, Ferreira, Orizon Pereira, Melo, Jefferson Divino Gonçalves de, Cruz Neto, João Xavier da, Santos, Sandra Augusta
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Matemática (IME)
Departamento: Instituto de Matemática e Estatística - IME (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/6864
Resumo: In this work, we investigate four different types of descent methods: a dual descent method in the scalar context and a multiobjective proximal point methods (one exact and two inexact versions). The first one is restricted to functions that satisfy the Kurdyka-Lojasiewicz property, where it is used a quasi-distance as a regularization function. In the next three methods, the objective is to study the convergence of a multiobjective proximal methods (exact an inexact) for a particular class of multiobjective functions that are not necessarily differentiable. For the inexact methods, we choose a proximal distance as the regularization term. Such a well-known distance allows us to analyze the convergence of the method under various settings. Applications in behavioral sciences are analyzed in the sense of the variational rationality approach.