Métodos subgradientes em otimização convexa não diferenciável

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Souza, Théssera Christine Araújo de
• Orientador(a): Freire, Wilhelm Passarella
• Banca de defesa: Norman, José Herskovits , Mazorche, Sandro Rodrigues
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Otimização; Não diferenciável; Métodos subgradientes
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3561

Este trabalho tem por finalidade descrever o Estado da Arte acerca de Métodos Subgradientes para otimização de funções convexas não diferenciáveis. Apresenta-se inicialmente um histórico desses métodos, conceitos básicos sobre otimização diferenciável, necessários para o entendimento de certas noções importantes referentes à problemas não diferenciáveis, bem como esses problemas e suas características próprias. Posteriormente, apresenta-se uma breve introdução aos métodos não diferenciáveis para, então dedicar-se ao objetivo principal do trabalho que são os Métodos Subgradientes, suas extensões e trabalhos recentes. Finaliza-se a Dissertação com a apresentação de algumas aplicações, seus resultados e conclusões.