Primeiro Projeto (para 19/09/2013)

Implementar em ambiente Matlab, ou Scilab, ou Maple, ou ainda em qualquer outra linguagem de programação, procedimento para solução computacional do problema de otimização unidimensional. Métodos que podem ser implementados:

• método da busca dicotônoma;
• método da razão áurea;
• método da busca de Fibonacci.
• método do ajuste quadrático.

Deverá ser encaminhada solução dos problemas-teste ( entregues em aula) na forma impressa, com tabelas (n,x_n) comprovando convergência, bem como listagem dos códigos documentados (com linhas de comentár io). Esse trabalho é individual.

Implementar em ambiente Matlab, ou Scilab, ou Maple, ou ainda em qualquer outra linguagem de programação, procedimento para solução computacional do problema de otimização multidimensional sem restrições. Métodos que podem ser implementados:

• método das coordenadas cíclicas;
• método de Hooke and Jeeves.
• método de Rosenbrock;
• método da Descida;
• métodos de direções conjugadas vistos em aula;
• método de Davidon-Fletcher-Powell;
• método BFGS.

Deverá ser encaminhada solução dos problemas-teste (entregues em aula) na forma impressa, com tabelas (n,x_n) comprovando convergência, bem como listagem dos códigos documentados (com linhas de comentário). Esse trabalho é individual.

Implementar em ambiente Matlab, ou Scilab, ou Maple, ou ainda em qualquer outra linguagem de programação, procedimento para solução computacional do problema de otimização multidimensional com gradiente e com restrições. Métodos que podem ser implementados:

• método de penalização;
• método de Zoutendijk (das direções viáveis);
• método do Gradiente Projetado

Deverá ser encaminhada solução de problema-teste na forma impressa, bem como listagem dos códigos documentados (com linhas de comentário).