Métodos Computacionais de Otimização - Aula 05

Assista à quinta aula do curso de Métodos Computacionais de Otimização ministrada pelo Professor Di Liu no Instituto de Matemática Pura e Aplicada. Explore métodos fundamentais de otimização unidimensional e aprenda sobre técnicas avançadas para otimização irrestrita, incluindo métodos de descida e busca linear, método do gradiente, método de Newton, métodos quase-Newton e métodos de direções conjugadas. Descubra estratégias de globalização de convergência e mergulhe em métodos para otimização com restrições, abordando métodos do gradiente projetado, métodos de direções viáveis, penalização externa e interna, Lagrangianas aumentadas e programação quadrática sequencial. Compreenda também métodos para otimização não-diferenciável, incluindo métodos de subgradiente, método de planos cortantes e métodos de feixe. Esta aula de 50 minutos faz parte de uma série abrangente que combina aspectos teóricos e práticos da otimização numérica, baseada em referências clássicas como Bertsekas, Bonnans et al., Dennis Jr. & Schnabel, e Izmailov & Solodov, proporcionando uma base sólida em métodos computacionais essenciais para resolver problemas de otimização complexos.