Aspectos computacionais de um algoritmo primal de direções viáveis para sistemas decomponíveis

• Main Author: Campos, Odival Juliano de
• Other Authors: http://lattes.cnpq.br/2507951297066533
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Rio de Janeiro 2018
• Subjects: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO; Algoritmos; Programação não linear; Engenharia de sistemas; FORTRAN (Linguagem de programação de computador)
• Online Access: http://hdl.handle.net/11422/3755

Submitted by Algacilda Conceição ([e-mail]) on 2018-03-16T19:13:47Z No. of bitstreams: 1 130278.pdf: 5399051 bytes, checksum: 04fe5ab53ca6f5bf3abd35c033cdbc7d (MD5) === Made available in DSpace on 2018-03-16T19:13:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 130278.pdf: 5399051 bytes, checksum: 04fe5ab53ca6f5bf3abd35c033cdbc7d (MD5) Previous issue date: 1972-09 === Visando otimizar-se um sistema decomponível não-linear, estuda-se um algoritmo primal de direções viáveis. No decurso desse estudo formalizam-se e demonstram-se alguns resultados conhecidos e desenvolvem-se interpretações econômicas. Um critério para testar a diferenciabilidade das funções pertubação envolvidas no algoritmo é desenvolvido, podendo tal propriedade ser utilizada com vantagens computacionais. Rapidamente se discute o conceito de Ɛ-atividade de vínculos ligado à convergência do algoritmo. Finalmente, apresenta-se uma sub-rotina em FORTRAN IV que obtém, em cada iteração do algoritmo, uma direção viável. === A primal feasible directions algorithm is studied to optimize non-linear decomposable systems. In the course of these studies some known results are formalized and proved, and economical interpretations are developed. A criterion is derived to detect the different hability of the pertubation functions involved in the algorithm, and this property is used with some computational advantages. The concept of Ɛ-activity of constraints is discussed, and related to the convergente of the algorithm. Finally, a FORTRAN IV subroutine is presented capable of finding a feasible direction in each iteration of the algorithm.