Algoritmo de ponto interior para programação linear baseado no FDIPA

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Celis, Angélica Miluzca Victorio
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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.