@InProceedings{GouvêaScaSotRamGal:2015:GeMéGr,
author = "Gouv{\^e}a, {\'E}rica Josiane Coelho and Scarabello, Marluce da
Cruz and Soterroni, Aline C. and Ramos, Fernando Manuel and
Galski, Roberto Luiz",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "M{\'e}todo q-GC: uma generaliza{\c{c}}{\~a}o do m{\'e}todo dos
gradientes conjugados",
booktitle = "Anais...",
year = "2015",
organization = "Congresso Nacional de Matem{\'a}tica Aplicada e Computacional,
35. (CNMAC)",
abstract = "Recentemente, baseado na derivada de Jackson, foi proposta uma
generaliza{\c{c}}{\~a}o do m{\'e}todo da m{\'a}xima descida,
denominada m{\'e}todo do q-gradiente (q-G), para problemas de
otimiza{\c{c}}{\~a}o global cont{\'{\i}}nua. Dentro desse
contexto, este trabalho apresenta uma generaliza{\c{c}}{\~a}o do
m{\'e}todo dos gradientes conjugados (q-GC) com base no conceito
do vetor q-gradiente. Para avaliar o desempenho do m{\'e}todo
q-GC foram considerados os resultados obtidos pelo m{\'e}todo q-G
e por tr{\^e}s Algoritmos Gen{\'e}ticos (AGs) para um conjunto
de seis fun{\c{c}}{\~o}es teste de 20 vari{\'a}veis e mesmo
crit{\'e}rio de parada. No geral, os resultados mostram que o
q-GC {\'e} um m{\'e}todo promissor para solu{\c{c}}{\~a}o de
problemas de otimiza{\c{c}}{\~a}o multimodais.",
doi = "10.5540/03.2015.003.01.0429",
url = "http://dx.doi.org/10.5540/03.2015.003.01.0429",
label = "lattes: 1269506050291866 2
Gouv{\^e}aScaSotRamGal:2015:GeM{\'e}Gr",
language = "pt",
targetfile = "1_gouvea.pdf",
urlaccessdate = "03 jun. 2024"
}