Comparação empírica da convergência de algoritmos baseados em Gradiente Conjugado Não Linear

dc.contributor.advisorBarboza, Francisco Márcio
dc.contributor.advisorIDhttps://orcid.org/0000-0002-1036-6634pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2081741472782887pt_BR
dc.contributor.authorMedeiros, Guilherme Felipe de Oliveira
dc.contributor.referees1Santana, Jerbeson de Melo
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6252828615989793pt_BR
dc.contributor.referees2Silva, Arthur Anthony da Cunha Romão e
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2535790263841193pt_BR
dc.date.accessioned2025-03-10T17:09:44Z
dc.date.available2025-03-10T17:09:44Z
dc.date.issued2025-01-24
dc.description.abstractThis study explores the Nonlinear Conjugate Gradient Method, an extension of the Conjugate Gradient Method, with the aim of comparing the convergence of the Fletcher-Reeves and Polak-Ribière nonlinear optimization algorithms. The research conducts an empirical comparison between the two algorithms, evaluating their performance and accuracy using the Rosenbrock and Beale test functions. The comparison is crucial for identifying the most suitable algorithm for different optimization contexts and includes the analysis of method convergence, the behavior of the beta parameter over iterations, trajectories on contour plots, the number of iterations, computational time, and solution accuracy through absolute and relative errors. The results show that, for the proposed tests, the Fletcher-Reeves algorithm converges faster in terms of the number of iterations and computational time, while the Polak-Ribière algorithm demonstrates greater accuracy in the solutionpt_BR
dc.description.resumoEste trabalho explora o Método do Gradiente Conjugado Não Linear, uma extensão do Método do Gradiente Conjugado, com o objetivo de comparar a convergência dos algoritmos de otimização não linear de Fletcher-Reeves e Polak-Ribière. O estudo realiza uma comparação empírica entre os dois algoritmos, avaliando seu desempenho e precisão por meio das funções de teste de Rosenbrock e Beale. A comparação é importante para identificar o algoritmo mais adequado para diferentes contextos de otimização e inclui a análise da convergência dos métodos, o comportamento do parâmetro beta ao longo das iterações, as trajetórias nas curvas de nível, o número de iterações, o tempo computacional gasto e a precisão da solução com erros absolutos e relativos. Os resultados mostram que, para os testes propostos, o algoritmo de Fletcher-Reeves converge mais rapidamente em termos de quantidade de iterações e tempo computacional, enquanto o de Polak-Ribière demonstra maior precisão na soluçãopt_BR
dc.identifier.citationMEDEIROS, Guilherme Felipe de Oliveira. Comparação empírica da convergência de algoritmos baseados em Gradiente Conjugado Não Linear. Orientador: Francisco Márcio Barboza. 2025. 31 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Computação e Tecnologia, Centro de Ensino Superior de Seridó (CERES), Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/62973
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentComputação e Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programBacharealdo em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.subjectGradiente Conjugado Não Linearpt_BR
dc.subjectMétodos iterativospt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectNonlinear Conjugate Gradientpt_BR
dc.subjectIterative methodspt_BR
dc.subjectOptimizationpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleComparação empírica da convergência de algoritmos baseados em Gradiente Conjugado Não Linearpt_BR
dc.title.alternativeEmpirical comparison of the convergence of Nonlinear Conjugate Gradient-Based Algorithmspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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