Inicialização Global Topográfica aplicada a problemas de autovalores e de otimização com restrições mistas
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico Brasil UERJ Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| 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://www.bdtd.uerj.br/handle/1/18870 |
Resumo: | Os métodos matemáticos clássicos, desenvolvidos a partir da análise no Rn, são amplamente empregados na solução de diferentes problemas da matemática, física e engenharias. Em geral, esses métodos realizam uma busca local a partir de uma estimativa inicial. Esse fato, pode apresentar grandes dificuldades, pois em muitos casos, pontos iniciais adequados não estão disponíveis na formulação dos problemas. Nesse contexto, a Inicialização Global Topográfica é um método eficiente para a seleção de estimativas iniciais adequadas. Para isso, o método faz uso de conceitos da teoria de grafos para refinar um conjunto de pontos amostrais uniformemente gerados no conjunto viável. Entretanto, existem casos em que o ponto amostral mais próximo de uma solução não é selecionado devido ao fato de um dos seus vizinhos mais próximos se encontrar em um pequeno vale. Para contornar essa dificuldade, no presente trabalho propomos uma modificação no processo de seleção das estimativas iniciais. Tal modificação permite ainda, em certos casos, o uso de menos pontos amostrais. Utilizando a Inicialização Global Topográfica Modificada resolvemos os problemas de autovalores de matrizes reais simétricas, autovalores complementares e de minimização com restrições de igualdade e desigualdade. Para verificar a eficiência da Inicialização Global Topográfica Modificada na seleção de pontos iniciais para os métodos de busca local, foram realizados testes numéricos utilizando problemas descritos na literatura. Em todos os testes, inclusive os que apresentam várias soluções, a metodologia aqui apresentada se mostrou robusta no cálculo das soluções. |
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Inicialização Global Topográfica aplicada a problemas de autovalores e de otimização com restrições mistasTopographic Global Initialization applied to eigenvalues and optimization problems with mixed constraintsModified topographic global initializationEigenvalue problemConstrained optimizationMixed complementarityOtimização matemáticaAutovaloresInicialização global topográfica modificadaProblema de autovalorOtimização restritaComplementaridade mistaCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA::ANALISE NUMERICAOs métodos matemáticos clássicos, desenvolvidos a partir da análise no Rn, são amplamente empregados na solução de diferentes problemas da matemática, física e engenharias. Em geral, esses métodos realizam uma busca local a partir de uma estimativa inicial. Esse fato, pode apresentar grandes dificuldades, pois em muitos casos, pontos iniciais adequados não estão disponíveis na formulação dos problemas. Nesse contexto, a Inicialização Global Topográfica é um método eficiente para a seleção de estimativas iniciais adequadas. Para isso, o método faz uso de conceitos da teoria de grafos para refinar um conjunto de pontos amostrais uniformemente gerados no conjunto viável. Entretanto, existem casos em que o ponto amostral mais próximo de uma solução não é selecionado devido ao fato de um dos seus vizinhos mais próximos se encontrar em um pequeno vale. Para contornar essa dificuldade, no presente trabalho propomos uma modificação no processo de seleção das estimativas iniciais. Tal modificação permite ainda, em certos casos, o uso de menos pontos amostrais. Utilizando a Inicialização Global Topográfica Modificada resolvemos os problemas de autovalores de matrizes reais simétricas, autovalores complementares e de minimização com restrições de igualdade e desigualdade. Para verificar a eficiência da Inicialização Global Topográfica Modificada na seleção de pontos iniciais para os métodos de busca local, foram realizados testes numéricos utilizando problemas descritos na literatura. Em todos os testes, inclusive os que apresentam várias soluções, a metodologia aqui apresentada se mostrou robusta no cálculo das soluções.The classical mathematical methods, developed from the Rn analysis, have widely been usedin the solution of different problems in mathematics, physics and engineering. In general, these methods perform a local search based on an initial estimate. This fact can present great difficulties, because in many cases, adequate starting points are not available in the formulation of the problems. In this context, the Global Topographic Initialization is an efficient method for selecting suitable initial estimates. For this, the method makes use of graph theory concepts to refine a set of sample points uniformly generated in the feasible set. However, there are cases in which the closest sample point to a solution is not selected due to the fact that one of its nearest neighbors is in a small valley. To overcome this difficulty, in the present work we propose a modification in the selection process of the initial estimates. Such modification also allows, in certain cases, the use of fewer sample points. Using the Modified Topographic Global Initialization we solve the eigenvalues problem of real symmetric matrices, complementary eigenvalues and minimization with equality and inequality constraints. In order to test the Modified Topographic Global Initialization performance in selection of initial estimates for the local search methods, we have carried out computational experiments using problems described in the literature. In all tests, including those with several solutions, the methodology presented here proved to be robust in calculating the solutions.Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro - FAPERJUniversidade do Estado do Rio de JaneiroCentro de Tecnologia e Ciências::Instituto PolitécnicoBrasilUERJPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalOliveira, Luiz Nélio Henderson Guedes dehttp://lattes.cnpq.br/0543546857869709Assis, Joaquim Teixeira dehttp://lattes.cnpq.br/7307238902576135Sousa, Grazione dehttp://lattes.cnpq.br/7987813860992687Oliveira, Sanderson Lincohn Gonzaga dehttp://lattes.cnpq.br/5174723144800716Rocha, Luiz Alberto Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/2535324018884724Costa, Janaína Imbiriba da2023-01-12T18:39:03Z2022-11-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfCOSTA, Janaína Imbiriba da. 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