Nível
Graduação
Nome da disciplina
Programação Não-Linear
Número de Créditos
4
Oferecimento
2º Período Letivo
Pré-requisito
MA211 + MA327
Ementa
Minimizadores locais e globais. Condições de otimalidade para minimização de funções com e sem restrições. Métodos para minimização sem restrições. Métodos para minimização com restrições lineares e não lineares.
Objetivo
Aprofundar e aplicar os conceitos adquiridos de Cálculo Diferencial e Integral e álgebra Linear ao problema de programação não linear: encontrar os minimizadores e maximizadores locais de uma função restrita a um subconjunto. Serão enfatizadas as características algébricas e geométricas dos problemas.<br>
Conteúdo / Programa
Objetivo:<br>Aprofundar e aplicar os conceitos adquiridos de Cálculo Diferencial e Integral e álgebra Linear ao problema de programação não linear: encontrar os minimizadores e maximizadores locais de uma função restrita a um subconjunto. Serão enfatizadas as características algébricas e geométricas dos problemas.<br><br>Conteúdo:<br>Definição do problema de programação não linear.<br>Minimização de funções sem restrições: condições de otimalidade, modelo de algoritmos com buscas direcionais, métodos clássicos de descida.<br>Minimização de funções com restrições lineares: condições de otimalidade, método de restrições ativas.<br>Minimização de funções com restrições não lineares: condições de otimalidade, métodos de resolução.
Referência Bibliográfica
[1] Ana Friedlander. Elementos de Programação Não-Linear. Editora da UNICAMP, 1994.<br>[2] Ademir Alves Ribeiro e Elizabeth Wegner Karas. Otimização Contı́nua: Aspectos Teóricos e Computacionais. Cengage Learning, 2014.<br>[3] Jorge Nocedal e Stephen J. Wright. Numerical Optimization. Springer Series in Operations Research and Financial Engineering. Springer, 2a ed., 2006.<br>[4] José Mario Martı́nez e Sandra Augusta Santos. Métodos Computacionais de Otimização. IMPA, 1995.<br>[5] David G. Luenberger e Yinyu Ye. Linear and Nonlinear Programming. International Series in Operations Research Management Science: 228. Springer, 4a ed., 2016.<br>[6] M. S. Bazaraa, John J. Jarvis, e Hanif D. Sherali. Linear Programming and Network Flows. John Wiley Sons, 4a ed., 2010.
Forma de Avaliação
Por nota e frequência
