Título: | MÉTODOS ITERATIVOS PARA OTIMIZAÇÃO CONVEXA ROBUSTA | ||||||||||||
Autor: |
THIAGO DE GARCIA PAULA S MILAGRES |
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Colaborador(es): |
MARCO SERPA MOLINARO - Orientador |
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Catalogação: | 24/MAR/2020 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228&idi=2 |
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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.
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