Ementa:
Formulação de Problemas de Otimização – PNL Irrestrita e com Restrições; Condições de Otimalidade Irrestrita – Caso de Funções Convexas; Métodos de Otimização Unidimensional – Passo Ótimo e Busca Linear Inexata; Métodos de Otimização Multidimensional – Gradiente, Gradiente Conjugado, Newton e Quasi-Newton.
Bibliografia:
- Numerical Optimization (Springer Series in Operations Research and Financial Engineering), J. Nocedal e S. Wright, 2006.
- Elementos de Programação Não-Linear, A. Friedlander. Editora da Unicamp, 1994.
- Linear and Non-Linear Programming, 2nd ed., D.G. Luenberger, Addison-Wesley, 1984
- Practical Methods of Optimizations, 2nd ed., R. Fletcher, John Wiley and Sons. 1987.
- Practical Optimization, P.E. Gill, W. Murray, M.H. Wright, Academic Press, 1981.
- C. T. Kelley, Iterative Methods for Linear and Nonlinear Equations, SIAM.Philadelphia, 1995.
- C. T. Kelley, Iterative Methods for Optimization, SIAM. Philadelphia, 1999.
- Dimitri P. Bertsekas, Convex Analysis and Optimization, Athena Scientific, 2003.
- Dimitri P. Bertsekas, Nonlinear Programming, Athena Scientific, 2003
