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		<citationkey>Mota:1990:AnPaAl</citationkey>
		<title>Análise de paralelismo para algoritmos de programação não-linear</title>
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		<course>ANS-SPG-INPE-BR</course>
		<year>1990</year>
		<date>1990-03-09</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Análise de Sistemas e Aplicações)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
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		<author>Mota, Ana Clara da,</author>
		<group>ANS-SPG-INPE-BR</group>
		<committee>Dias, Luiz Alberto Vieira (presidente),</committee>
		<committee>Lorena, Luiz Antonio Nogueira (orientador),</committee>
		<committee>Oliveira, Paulo Roberto,</committee>
		<committee>Batista Júnior, Edgard Dias,</committee>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>programação não-linear, otimização restrita e irrestrita, processamento paralelo.</keywords>
		<abstract>A viabilidade de sistemas de processadores múltiplos tem estimulado a pesquisa sobre design e análise de algoritmos paralelos. Representa um desafio para a criação de novos algoritmos e/ou adaptações de algoritmos existentes em Analise Numérica e Otimização. Particularmente em Programação Não-Linear, varias propostas para otimização irrestrita e restrita utilizando ideias de paralelismo, vem sendo divulgadas recentemente. O objetivo deste trabalho e apresentar uma revisão de métodos de otimização irrestrita, restrita e global, usando processamento paralelo. Basicamente são mostrados métodos de direções conjugadas, métodos tipo Newton e Quase-Newton, para otimização irrestrita, e duas aproximações para otimização restrita: aproximação quadrática e métodos iguais. Em otimização global apresenta-se a aproximação estocástica. As principais arquiteturas de computadores paralelos são apresentadas proporcionando aos programadores novos desafios no design de algoritmos de otimização. ABSTRACT: This work first gives a very brief survey of parallel architectures and general character of parallel algorithms. Parallel algorithms are examined for solving unconstrained, constrained, and global optimization problems. Conjugate directions, Newton and Quasi-Newton methods (for unconstrained optimization) and two approaches, where parallelism can successfully be introduced have been explored: a quadratic approximation method based on penalty function and a dual method (for constrained optimization), are presented for some of the main architectures of parallel computers. For global optimization, a parallel algorithm based on a stochastic approach was described. It is based on the idea of finding all the local minima in an efficient way.</abstract>
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		<language>pt</language>
		<targetfile>publicacao.pdf</targetfile>
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		<supervisor>Lorena, Luiz Antonio Nogueira,</supervisor>
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