Método Monte Carlo de varredura de domínio (MCS)
By Alexandre David Caldeira, Wilson José Vieira
Length38m
About this audiobook
Em 2017 desenvolvemos um método simples e robusto de otimização de funções contínuas que possui como característica principal a aplicação do princípio básico do Método Monte Carlo. Na determinação do mínimo ou do máximo de uma função, é realizada uma inspeção direta da função, na qual o seu domínio é varrido com o objetivo de levantar um grande número de valores da imagem da função. O novo método foi comparado com outros métodos evolutivos de otimização como "Simulated Annealing", Algoritmo Genético, Colônia de Formigas etc., e a qualidade dos resultados alcançados indica e garante a aplicabilidade do novo método. Como são necessários somente conhecimentos básicos de programação e acesso a uma plataforma de simulação computacional, acredita-se que uma grande quantidade de pessoas possa utilizar o Método MCS devido à sua simplicidade e facilidade de implementação computacional.
Audiobook details
GenreTechnology
Length38 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
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Publish dateJan 29, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Introduction
153.2.3 Função r(x,y) = x2+2y2−0,3cos(3πx+4πy)
2CAPÍTULO 1
163.2.4 Função s(x,y) = x2+y2−0,2cos(πx)−0,2cos(πy)
3CONSIDERAÇÕES GERAIS
17CAPÍTULO 4
4CAPÍTULO 2
18COMENTÁRIOS FINAIS
5O MÉTODO MCS: 2.1 UM PROCEDIMENTO DE IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO MCS
19APÊNDICE A
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6CAPÍTULO 3
20A.1) FIGURA 1, HISTOGRAMA
7APLICAÇÕES DO MÉTODO MCS
21A.2) FUNÇÃO F(X) = X2
83.1 FUNÇÕES DE UMA VARIÁVEL
22A.3) FIGURA 7, VARIAÇÃO PERCENTUAL
93.1.1 Função f(x) = x2
23A.4) FUNÇÃO G(X) = COS(X)
103.1.2 Função g(x) = cos(x)
24A.5) FUNÇÃO H(X) = EXP(−X)
113.1.3 Função h(x) = exp(−x)
25A.6) FUNÇÃO P(X,Y) = X2+2Y2−0,3COS(3ΠX)−0,4COS(4ΠY)
123.2 FUNÇÕES DE DUAS VARIÁVEIS
26A.7) FUNÇÃO Q(X,Y) = X2+2Y2−COS(ΠX)−COS(2ΠY)
133.2.1 Função p(x,y) = x2+2y2−0,3cos(3πx)−0,4cos(4πy)
27A.8) FUNÇÃO R(X,Y) = X2+2Y2−0,3COS(3ΠX+4ΠY)
143.2.2 Função q(x,y) = x2+2y2−cos(πx)−cos(2πy)
28A.9) FUNÇÃO S(X,Y) = X2+Y2−0,2COS(ΠX)−0,2COS(ΠY)
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