Uma Introdução ao Método do Gradiente em Otimização Contínua

- 322257
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Nesta pesquisa de Iniciação Científica foi estudado o Método do Gradiente aplicado à minimização de funções continuamente diferenciâveis, com foco na sua convergência e eficácia em problemas de programação quadrática convexa. Além da análise teórica, foram realizadas implementações e experimentos que verificaram as propriedades de convergência do algoritmo. O desenvolvimento da pesquisa abrangeu em detalhes o processo iterativo do método, exemplos práticos em que o algoritmo foi aplicado, e a velocidade de convergência do método. O estudo evidenciou que, sob condições específicas, o método de gradiente é eficaz para encontrar mínimos de funções convexas, com uma taxa de convergência dependente de propriedades da função a ser otimizada.

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Institutions
  • 1 Universidade Federal de Santa Catarina
  • 2 Departamento de Matemática / CB (Campus Blumenau) / Universidade Federal de Santa Catarina
Track
  • ST12 - Optimization
Keywords
Otimização contínua
Análise convexa
Método do Gradiente
Programação quadrática