Disciplina: 2031023 - OTIMIZAÇÃO
Horas Aula: 4
Departamento: DEPTO DE MATEMATICA /ICE
Plano de Ensino
2.Algoritmo.
3.Convergência.
4.Métodos de busca.
5.Métodos Iterativos.
Otimização sem restrições. Condições de otimalidade e convexidade.
2.Algoritmo:
O conceito de algoritmo como multiplicação.
3.Convergência:
Teorema global de convergência. Velocidade de convergência.
4.Métodos de busca:
Métodos de busca unidimensional.
5.Métodos Iterativos:
Métodos clássicos: Gradiente e Newton; Métodos usando direções conjugadas: Quase-Newton e Gradiente conjugado; Métodos de região de confiança.
D.G. LUENBERGER, Optimization by Vector Space Methods, John Wiley & Sons, Inc. 1968.
R. FLETCHER, Practical Methods of Optimization, Wiley, 1987.
P.E. GILL, W. MURRAY and M.H. WRIGHT, Practical Optimization, Academic Press, London, 1981.
J.M. ORTEGA and W.C. RHEINBOLDT, Iterative Solution of nonlinear Equations in several Variables, Academic Press, 1971.
S. WRIGHT, Numerical Methods for Optimization, 1999.
J.E. DENNIS and R.B. SCHNABEL, Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations, Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1983.