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Assista à sétima aula do curso de Métodos Computacionais de Otimização ministrada pelo Professor Di Liu no Instituto de Matemática Pura e Aplicada. Explore métodos de otimização unidimensional e 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. Aprenda sobre estratégias de globalização de convergência e métodos para otimização com restrições, abordando métodos do gradiente projetado, métodos de direções viáveis, penalização externa e interna, Lagrangianas aumentadas e programação quadrática sequencial. Descubra também métodos para otimização não-diferenciável, incluindo métodos de subgradiente, método de planos cortantes e métodos de feixe. A aula baseia-se em referências fundamentais como Bertsekas, Bonnans et al., Dennis Jr. & Schnabel, e Izmailov & Solodov, proporcionando uma base teórica sólida com aspectos práticos essenciais para a compreensão dos métodos computacionais de otimização.
