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1
Constrained optimization with stochastic feasibility regions applied to vehicle path planning
Constrained optimization with stochastic feasibility regions applied to vehicle path planning
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Constrained optimization with stochastic feasibility regions applied to vehicle path planning

Zambom, Adriano Zanin ; Collazos, Julian A. A. ; Dias, Ronaldo

Journal of global optimization, 2016-04, Vol.64 (4), p.803-823 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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2
Small sets in best approximation theory
Small sets in best approximation theory
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Small sets in best approximation theory

Revalski, J. P. ; Zhivkov, N. V.

Journal of global optimization, 2011-05, Vol.50 (1), p.77-91 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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3
Advances in verification of ReLU neural networks
Advances in verification of ReLU neural networks
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Advances in verification of ReLU neural networks

Rössig, Ansgar ; Petkovic, Milena

Journal of global optimization, 2021-09, Vol.81 (1), p.109-152 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Springer US

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4
Search space pruning and global optimisation of multiple gravity assist spacecraft trajectories
Search space pruning and global optimisation of multiple gravity assist spacecraft trajectories
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Search space pruning and global optimisation of multiple gravity assist spacecraft trajectories

Izzo, D ; Becerra, V M ; Myatt, D R ; Nasuto, S J ; Bishop, J M

Journal of global optimization, 2007-06, Vol.38 (2), p.283-296 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Nature B.V

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5
A nonlinear programming model with implicit variables for packing ellipsoids
A nonlinear programming model with implicit variables for packing ellipsoids
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A nonlinear programming model with implicit variables for packing ellipsoids

Ernesto Julian Goldberg Birgin Rafael Durbano Lobato; J M Martinez

Journal of Global Optimization Dordrecht v. 68, n. 3, p. 467-499, 2017

Dordrecht 2017

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-2861533 )(Acessar)

6
Packing ellipsoids by nonlinear optimization
Packing ellipsoids by nonlinear optimization
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Packing ellipsoids by nonlinear optimization

Ernesto Julian Goldberg Birgin Rafael Durbano Lobato; José Mario Martinez

Journal of Global Optimization New York v. 65, n. 4, p. 709-743, 2016

New York 2016

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-2737473 )(Acessar)

7
Low order-value approach for solving VaR-constrained optimization problems
Low order-value approach for solving VaR-constrained optimization problems
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Low order-value approach for solving VaR-constrained optimization problems

Ernesto Julian Goldberg Birgin L. F Bueno; N Krejic; J. M Martinez

Journal of Global Optimization Dordrecht v. 51, n. 4, p. 715-742, 2011

Dordrecht 2011

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-2249897 )(Acessar)

8
Augmented Lagrangians with possible infeasibility and finite termination for global nonlinear programming
Augmented Lagrangians with possible infeasibility and finite termination for global nonlinear programming
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Augmented Lagrangians with possible infeasibility and finite termination for global nonlinear programming

Ernesto Julian Goldberg Birgin José Mario Martinez; Leandro da Fonseca Prudente

Journal of Global Optimization Dordrecht v. 58, n. 2, p. 207-242, 2014

Amsterdam 2014

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-2472041 )(Acessar)

9
Continuous GRASP with a local active-set method for bound-constrained global optimization
Continuous GRASP with a local active-set method for bound-constrained global optimization
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Continuous GRASP with a local active-set method for bound-constrained global optimization

Ernesto Julian Goldberg Birgin Érico Murilo Gozzi; Mauricio G. C Resende 1955-; Ricardo M. A Silva

Journal of Global Optimization Dordrecht v. 48, n. 2, p. 289-310, 2010

Dordrecht 2010

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-2124910 )(Acessar)

10
On complexity and convergence of high-order coordinate descent algorithms for smooth nonconvex box-constrained minimization
On complexity and convergence of high-order coordinate descent algorithms for smooth nonconvex box-constrained minimization
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

On complexity and convergence of high-order coordinate descent algorithms for smooth nonconvex box-constrained minimization

V. S. Amaral Roberto Andreani; Ernesto Julian Goldberg Birgin; Diaulas Murize Santana Vieira Marcondes; José Mário Martínez

Journal of Global Optimization Dordrecht v. 84, p. 527-561, 2022

Dordrecht 2022

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-3119115 )(Acessar)

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Deste Autor:

  1. Birgin, E
  2. Martinez, J
  3. Resende, M
  4. Gozzi, É
  5. Lobato, R

Neste Assunto:

  1. Mathematics
  2. Mathematics, Applied
  3. Optimization
  4. Physical Sciences
  5. Science & Technology

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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