Problemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriais

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: SANTOS, Milton Gabriel Garcia dos
• Orientador(a): FERREIRA, Orizon Pereira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
• Programa de Pós-Graduação: Mestrado em Matemática
• Departamento: Ciências Exatas e da Terra
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Método do Gradiente; Método do Gradiente Projetado; Funções Convexas Generalizadas; Métod do Gradiente; Métod do Gradiente Projetado; Funções Convexas Generalizadas
• Palavras-chave em Inglês: Gradient Method; Gradient Projection Method; Generalized Convex Functions
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
• Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/1946

This work we study the convergence properties of the Gradient Method Designed and Descent Method for Multi-objective optimization. At first, our optimization problem is to minimize a real function of n-variables, continuously differentiable and restricted to a set of simple structure and add on the objective function of the hypothesis of pseudo-convexity or quasi-convexity. Then we consider the problem of unconstrained multi-objective optimization and add some hypotheses about the function vector, such as convexity or quasi-convexity, and is continuously differentiable. It is noteworthy that in both problems will be used to search for inexact Armijo over viable directions.