Métodos de búsqueda directa para optimización sin derivadas

Autores
Martínez Arraigada, María de los Ángeles
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pilotta, Elvio Angel
Descripción
Tesis (Lic. en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.
Fil: Martínez Arraigada, María de los Ángeles. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.
En este trabajo se realiza un análisis de los llamados métodos de búsqueda con conjuntos generadores, que abarcan distintas estrategias que se basan en direcciones de búsqueda para encontrar minimizadores (locales) de una función f continuamente diferenciable, pero cuyo gradiente no está disponible o es costoso de calcular computacionalmente. Se muestran, además, algunos resultados teóricos que aseguran la convergencia de tales métodos bajo ciertas hipótesis. También se presenta el conocido método de Nelder-Mead basado en simplices, que no se enmarca dentro de los métodos de búsqueda direccional pero es ampliamente aplicado en diversas áreas por su buen desempeño y su fácil implementación. Finalmente, se realizan experimentos numéricos utilizando problemas test de la literatura para comparar y analizar su comportamiento frente a fun- ciones que presentan distintos tipos de dificultad a la hora de encontrar sus mínimos locales.
Fil: Martínez Arraigada, María de los Ángeles. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.
Materia
Métodos sin derivadas y métodos que utilizan derivadas generalizadas
Programación no lineal
Métodos de programación matemática
Optimización no lineal
Métodos de búsqueda directa
Análisis de convergencia global
Métodos de búsqueda simplicial
Búsqueda con conjuntos generadores
Derivative-free methods and methods using generalized derivatives
Nonlinear programming
Mathematical programming methods
Nonlinear optimization
Direct search methods
Global convergence analysis
Simplicial search methods
Search with generator sets
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/553552
Acceder
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En este trabajo se realiza un análisis de los llamados métodos de búsqueda con conjuntos generadores, que abarcan distintas estrategias que se basan en direcciones de búsqueda para encontrar minimizadores (locales) de una función f continuamente diferenciable, pero cuyo gradiente no está disponible o es costoso de calcular computacionalmente. Se muestran, además, algunos resultados teóricos que aseguran la convergencia de tales métodos bajo ciertas hipótesis. También se presenta el conocido método de Nelder-Mead basado en simplices, que no se enmarca dentro de los métodos de búsqueda direccional pero es ampliamente aplicado en diversas áreas por su buen desempeño y su fácil implementación. Finalmente, se realizan experimentos numéricos utilizando problemas test de la literatura para comparar y analizar su comportamiento frente a fun- ciones que presentan distintos tipos de dificultad a la hora de encontrar sus mínimos locales.
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