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Regina Burachik, Associate Professor, University of South Australia
3 de setembro de 2014
Resumo - Slides
Nesta palestra iremos apresentar uma revisão de técnicas de dualidade para problemas não convexos, baseadas no uso de Lagrangianos aumentados. Concentramos-nos no assim chamado "sharp Lagrangian". Apresentamos as vantagens desta técnica de dualidade, e descrevemos uma possível forma de aproveitar a estrutura convexa que se ganha pelo uso de dualidade. O método de subgradiente e usado para resolver o problema dual, e a escolha de diferentes passos e também apresentada. Na ultima parte de palestra, apresentamos resultados de penalizarão exata e condições nas quais uma solução do problema original pode ser obtida. Aplicações que demonstram a utilidade deste enfoque a problemas numéricos concretos também serão apresentadas.
Biografia resumida
Regina Burachik is an Associate Professor at University of South Australia, and her current research interests are nonsmooth, convex, and nonconvex optimization. She has also extensive work in the development of algorithms for nonconvex minimization. Her PhD thesis introduced and analyzed solution methods for variational inequalities, the latter being a generalization of the convex constrained optimization problem. She recently co-authored the Springer book "Set-Valued Analysis and Monotone Mappings". Regina is an associate editor of several journals from the area of optimization, including SIAM Journal on Optimization, Applied Mathematics and Computations, Communications in Mathematical Analysis, TOP, and the Australian and New Zealand Journal for Industrial Mathematics. Regina enjoys learning, teaching, supervising and collaborating with others. Her main and only reason for doing math is pleasure.
