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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2018.tde-27032018-114413
Documento
Autor
Nome completo
Frank Navarro Rojas
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Haeser, Gabriel (Presidente)
Birgin, Ernesto Julian Goldberg
Laurain, Antoine
Melo, Jefferson Divino Gonçalves de
Perez, José Mario Martinez
Título em português
Condições de otimalidade, qualificação e métodos tipo Lagrangiano aumentado para problemas de equilíbrio de Nash generalizados
Palavras-chave em português
Condições de otimalidade
Condições de qualificação
Método Lagrangiano aumentado
Problemas de Equilíbrio de Nash Generalizados
Resumo em português
Esta tese é um estudo acerca do Problema de Equilíbrio de Nash Generalizado (GNEP). Na primeira parte, faremos um resumo dos principais conceitos sobre GNEPs, a relação com outros problemas já conhecidos e comentaremos brevemente os principais métodos já feitos até esta data para resolver numericamente este tipo de problema. Na segunda parte, estudamos condições de otimalidade e condições de qualificação (CQ) para GNEPs, fazendo uma analogia como em otimização. Estendemos os conceitos de cone tangente, normal, gerado pelas restrições ativas, linearizado e polar para a estrutura dos GNEPs. Cada CQ de otimização gera dois tipos de CQ para GNEPs, sendo que a denotada por CQ-GNEP é mais forte e útil para a análise de algoritmos para GNEPs. Mostramos que as condições de qualificação para GNEPs deste tipo em alguns casos não guardam a mesma relação que em otimização. Estendemos também o conceito de Aproximadamente Karush-KuhnTucker (AKKT) de otimização para GNEPs, o AKKT-GNEP. É bem conhecido que AKKT é uma genuína condição de otimalidade em otimização, mas para o caso dos GNEPs mostramos que isto não ocorre em geral. Por outro lado, AKKT-GNEP é satisfeito, por exemplo, em qualquer solução de um GNEP conjuntamente convexo, desde que seja um equilíbrio bvariacional. Com isso em mente, definimos um método do tipo Lagrangiano Aumentado para o GNEP usando penalidades quadráticas e exponenciais e estudamos as propriedades de otimalidade e viabilidade dos pontos limites de sequências geradas pelo algoritmo. Finalmente alguns critérios para resolver os subproblemas e resultados numéricos são apresentados.
Título em inglês
Optimality conditions, constraint qualifications and Augmented Lagrangian type methods for Generalized Nash Equilibrium Problems
Palavras-chave em inglês
Augmented Lagrangian methods
Constraint qualifications
Generalized Nash Equilibrium Problem
Optimality conditions
Resumo em inglês
This thesis is a study about the generalized Nash equilibrium problem (GNEP). In the first part we will summarize the main concepts about GNEPs, the relationship with other known problems and we will briefly comment on the main methods already done in order to solve these problems numerically. In the second part we study optimality conditions and constraint qualification (CQ) for GNEPs making an analogy with the optimization case. We extend the concepts of the tangent, normal and generated by the active cones, linear and polar cone to the structure of the GNEPs. Each optimization CQ generates two types of CQs for GNEPs, with the one called CQ-GNEP being the strongest and most useful for analyzing the algorithms for GNEPs. We show that the qualification conditions for GNEPs of this type in some cases do not have the same relation as in optimization. We also extend the Approximate Karush- Kuhn-Tucker (AKKT) concept used in optimization for GNEPs to AKKT-GNEP. It is well known that AKKT is a genuine optimality condition in optimization but for GNEPs we show that this does not occur in general. On the other hand, AKKT-GNEP is satisfied, for example, in any solution of a jointly convex GNEP, provided that it is a b-variational equilibrium. With this in mind, we define Augmented Lagrangian methods for the GNEP, using the quadratic and the exponential penalties, and we study the optimality and feasibility properties of the sequence of points generated by the algorithms. Finally some criteria to solve the subproblems and numerical results are presented.
 
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tesefrank.pdf (1.00 Mbytes)
Data de Publicação
2018-05-07
 
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