%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/07.24.17.05
%2 sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/07.24.17.05.46
%T Análise de paralelismo para algoritmos de programação não-linear
%J x
%D 1990
%8 1990-03-09
%9 Dissertação (Mestrado em Análise de Sistemas e Aplicações)
%P 80
%A Mota, Ana Clara da,
%E Dias, Luiz Alberto Vieira (presidente),
%E Lorena, Luiz Antonio Nogueira (orientador),
%E Oliveira, Paulo Roberto,
%E Batista Júnior, Edgard Dias,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K programação não-linear, otimização restrita e irrestrita, processamento paralelo.
%X 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.
%@language pt
%3 publicacao.pdf