Constrained Optimization
Mostrando 37-48 de 71 artigos, teses e dissertações.
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37. Tópicos em otimização com restrições lineares / Topics on linearly-constrained optimization
Métodos do tipo Lagrangiano Aumentado são muito utilizados para minimização de funções sujeitas a restrições gerais. Nestes métodos, podemos separar o conjunto de restrições em dois grupos: restrições fáceis e restrições difíceis. Dizemos que uma restrição é fácil se existe um algoritmo disponível e eficiente para resolver problemas res
Publicado em: 2008
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38. Accelerating the Levenberg-Marquardt method for the minimization of the square of functions with box constraints / Acelerando o metodo de Levenberg-Marquardt para a minimização da soma de quadrados de funções com restrições de caixa
In this work, we present an active set algorithm for minimizing the sum of squares of smooth functions, with box constraints. The algorithm is highly inspired in the work of Birgin and Mart´inez [4]. The differences are concentrated on the chosen search direction and on the use of an acceleration technique to update the step. At each iteration, we define an
Publicado em: 2008
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39. Modelos computacionais para o escalonamento de tarefas em redes de dutos / Computational models for task scheduling in pipeline networks
This dissertation deals with a very difficult overly-constrained scheduling challenge: how to operate a large pipeline network in order to adequately transport oil derivatives and biofuels from refineries to local markets. Pipeline network systems are considered the major option for transporting these product types, in view of their many economic and environ
Publicado em: 2008
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40. Aprendizado transdutivo baseado em teoria da informação e teoria do aprendizado estatístico
The machine learning problem is most frequently proposed and solved under the inductive inference paradigm, based on classical inductive principles such as the Empirical Risk Minimization (ERM) and Structural Risk Minimization (SRM). These principles are based on the attempt to create a learning rule given some finite training data. They rely on two assumpti
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 13/07/2007
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41. A novel hybrid optimization algorithm for diferential-algebraic control problems
Dynamic optimization problems can be numerically solved by direct, indirect and Hamilton-Jacobi-Bellman methods. In this paper, the differential-algebraic approach is incorporated into a hybrid method, extending the concepts of structural and differential indexes, consistent initialization analysis, index reduction and dynamic degrees of freedom to the optim
Brazilian Journal of Chemical Engineering. Publicado em: 2007-09
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42. Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita / Neuro-genetic architecture for constrained nonlinear optimization
Systems based on artificial neural networks and genetic algorithms are an alternative method for solving systems optimization problems. The genetic algorithms must its popularity to make possible cover nonlinear and extensive search spaces. Artificial neural networks have high processing rates due to the use of a massive number of simple processing elements
Publicado em: 2007
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43. Sobre minimização de quadraticas em caixas / About box constrained quadratic minimization
Neste trabalho o objetivo principal foi a minimização de quadráticas em caixas. Dissertamos sobre os métodos de máxima descida e dos gradientes conjugados, bem como sobre um método mais recente denominado gradiente espectral. O GENCAN, um algoritmo que minimiza funções em caixas, foi estudado em detalhe, particularmente avaliando sua aplicação para
Publicado em: 2007
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44. Aceleração quase-Newton para problemas de minimização com restrições / Quasi-Newton acceleration for constrained minimization problems
Sistemas de Otimalidade (ou Sistemas KKT) são sistemas formados pelas condições primais-duais estacionárias para a solução de problemas de otimização. Sob hipóteses adequadas (condições de qualificação), os minimizadores locais de um problema de minimização satisfarão as equações e inequações KKT; entretanto, infelizmente, muitos outros p
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 05/04/2006
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45. Kinematical modeling and optimal design of a biped robot joint parallel linkage
This paper shows the design and analysis of a parallel three-dimensional linkage, conceived to work as the ankle and hip joints of an anthropometric biped robot. This kind of mechanism architecture provides low-weight, highly stable assemblies, and allows the use of actuator synergies. On the other hand, the mechanical transmission ratio is not usually favor
Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. Publicado em: 2006-12
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46. A Particle Swarm Approach for Combinatorial Optimization Problems / Uma abordagem por nuvem de partículas para problemas de otimização combinatória
Combinatorial optimization problems have the goal of maximize or minimize functions defined over a finite domain. Metaheuristics are methods designed to find good solutions in this finite domain, sometimes the optimum solution, using a subordinated heuristic, which is modeled for each particular problem. This work presents algorithms based on particle swarm
Publicado em: 2006
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47. Identificação de sistemas "on-line", otimização e controle avançado com o filtro de Kalman estendido / On line system identification, advanced control and optimization with the (Extended) Kalman filter
In the continuing competition between it will be more and more necessary to optimize current chemical processes in real time. To be able to optimize a plant in real time, there have to be various aspects to be fulfilled, such as measurement, reliability of the measurement and prediction of the process behaviour. In this work some of the aspects of such an ad
Publicado em: 2006
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48. Resolução do problema de programação matematica com restrições de equilibrio usando restauração inexada / Resolution of mathematical program with equilibrium constraints using inexact restauration
A Mathematical Program with Equilibrium Constraints (MPEC) is an optimization problem, where part of the variables are constrained to be solutions of a variational inequality problem parameterized by the other variables. The reformulation of a MPEC, as a classical optimizatlon problem, replacing the variational inequality problem by corresponding the K.K. T
Publicado em: 2006