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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MÉTODOS ITERATIVOS PARA OTIMIZAÇÃO CONVEXA ROBUSTA Autor: THIAGO DE GARCIA PAULA S MILAGRES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO SERPA MOLINARO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 47228
Catalogação: 24/03/2020 Liberação: 24/03/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47228
Resumo:
Título: MÉTODOS ITERATIVOS PARA OTIMIZAÇÃO CONVEXA ROBUSTA Autor: THIAGO DE GARCIA PAULA S MILAGRES
Nº do Conteudo: 47228
Catalogação: 24/03/2020 Liberação: 24/03/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47228
Resumo:
Otimização Robusta é uma das formas mais comuns de considerar in-
certeza nos parâmetros de um problema de otimização. A forma tradicional
de achar soluções robustas consiste em resolver a contraparte robusta de
um problema, o que em muitos casos, na prática, pode ter um custo computacional proibitivo. Neste trabalho, estudamos métodos iterativos para
resolver problemas de Otimização Convexa Robusta de forma aproximada,
que não exigem a formulação da contraparte robusta. Utilizamos conceitos
de Online Learning para propor um novo algoritmo que utiliza agregação
de restrições, demonstrando garantias teóricas de convergência. Desenvolvemos ainda uma modificação deste algoritmo que, apesar de não possuir
tais garantias, obtém melhor performance prática. Por fim, implementamos
outros métodos iterativos conhecidos da literatura de Otimização Robusta
e fazemos uma análise computacional de seus desempenhos.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |