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Método Monte Carlo de varredura de domínio (MCS)
Método Monte Carlo de varredura de domínio (MCS)
Método Monte Carlo de varredura de domínio (MCS)
E-book72 páginas15 minutos

Método Monte Carlo de varredura de domínio (MCS)

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Sobre este e-book

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.
IdiomaPortuguês
Data de lançamento29 de jan. de 2024
ISBN9786527016984
Método Monte Carlo de varredura de domínio (MCS)

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    Pré-visualização do livro

    Método Monte Carlo de varredura de domínio (MCS) - Alexandre David Caldeira

    capaExpedienteRostoCréditos

    Às nossas famílias.

    Aos netinhos do urso branco

    David (D), Breno (B), Cauã (C) e Gael (G)

    pelas ilustrações dos codinomes dos autores.

    Si vis pacem, para bellum.

    flávio vegécio.

    SUMÁRIO

    Capa

    Folha de Rosto

    Créditos

    CAPÍTULO 1

    CONSIDERAÇÕES GERAIS

    CAPÍTULO 2

    O MÉTODO MCS

    2.1 UM PROCEDIMENTO DE IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO MCS

    CAPÍTULO 3

    APLICAÇÕES DO MÉTODO MCS

    3.1 FUNÇÕES DE UMA VARIÁVEL

    3.1.1 Função f(x) = x2

    3.1.2 Função g(x) = cos(x)

    3.1.3 Função h(x) = exp(−x)

    3.2 FUNÇÕES DE DUAS VARIÁVEIS

    3.2.1 Função p(x,y) = x2+2y2−0,3cos(3πx)−0,4cos(4πy)

    3.2.2 Função q(x,y) = x2+2y2−cos(πx)−cos(2πy)

    3.2.3 Função r(x,y) = x2+2y2−0,3cos(3πx+4πy)

    3.2.4 Função s(x,y) = x2+y2−0,2cos(πx)−0,2cos(πy)

    CAPÍTULO 4

    COMENTÁRIOS FINAIS

    REFERÊNCIAS

    APÊNDICE A

    A.1) FIGURA 1, HISTOGRAMA

    A.2) FUNÇÃO F(X) = X2

    A.3) FIGURA 7, VARIAÇÃO PERCENTUAL

    A.4) FUNÇÃO G(X) = COS(X)

    A.5) FUNÇÃO H(X) = EXP(−X)

    A.6) FUNÇÃO P(X,Y) = X2+2Y2−0,3COS(3ΠX)−0,4COS(4ΠY)

    A.7) FUNÇÃO Q(X,Y) = X2+2Y2−COS(ΠX)−COS(2ΠY)

    A.8) FUNÇÃO R(X,Y) = X2+2Y2−0,3COS(3ΠX+4ΠY)

    A.9) FUNÇÃO S(X,Y) = X2+Y2−0,2COS(ΠX)−0,2COS(ΠY)

    Landmarks

    Capa

    Folha de Rosto

    Página de Créditos

    Sumário

    Bibliografia

    CAPÍTULO 1

    CONSIDERAÇÕES GERAIS

    Na década de 70,

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