Algoritmo de ponto interior para programação linear baseado no FDIPA
Ano de defesa: | 2018 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação UFRJ |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://hdl.handle.net/11422/13050 |
Resumo: | [EN] In this work we use an algorithm of interior points and feasible directions called FDIPA, ”Feasible Direction Interior Point Algorithm”, for solving linear optimization problems. In each iteration FDIPA calculates a feasible descent direction of the problem by a Newton-type iteration to solve the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions; generating two linear systems of equations. Numerical techniques are proposed to solve them efficiently, in particular by means of a preconditioned conjugate gradient method, in which we obtain a criterion to truncate it. Finally, several test problems will be solved and compared with results from the literature. |