Sobre minimização de quadraticas em caixas

Abstract

Neste trabalho o objetivo principal foi a minimização de quadráticas em caixas. Dissertamos sobre os métodos de máxima descida e dos gradientes conjugados, bem como sobre um método mais recente denominado gradiente espectral. O GENCAN, um algoritmo que minimiza funções em caixas, foi estudado em detalhe, particularmente avaliando sua aplicação para quadráticas. O objetivo foi analisar o desempenho do GENCAN, comparado com algoritmos anteriores, como o LANCELOT e o QUACAN. Foram executados experimentos numéricos a fim de avaliar o desempenho das versões de GENCAN sem e com pré-condicionamento. Concluiu-se que pré-condicionar o método dos gradientes conjugados neste caso tornou o GENCAN mais robusto. No entanto, o pré-condicionador usado neste software mostrou-se computacionalmente caro. Em relaçãoà comparação do GENCAN, LANCELOT e QUACAN, podemos afirmar que o GENCAN mostrou-se competitivo.