Algoritmo proximal inexato tipo descida para otimização suave

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Godoi, Gean Henrique
• Orientador(a): Silva, Geci José Pereira da
• Banca de defesa: Silva, Geci José Pereira da, Santos, Paulo Sérgio Marques dos, 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: Programa de Pós-graduação em Matemática (IME)
• Departamento: Instituto de Matemática e Estatística - IME (RG)
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Método proximal; Algoritmo quase-Newton e análise convexa
• Palavras-chave em Inglês: Proximal method; Quasi-Newton algorithm and aonvex analysis
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA::FISICA MATEMATICA
• Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12362

The proximal method is a standard regularization approach in optimization. In this work we focus on a stopping rule of this algorithm, when smoothness is present, so that Newton-like method can be used to solve the subproblems. The basis for our stopping test is a "sufficient" decrease in the objective function where we establish the convergence of the algorithm obtained.