Desenvolvimento e análise de algoritmos probabilísticos de otimização - Marques Cavalcanti, André
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O desenvolvimento de algoritmos de otimização global irrestrita tem sido pesquisado na tentativa de obter algoritmos gerais que apresentem um bom desempenho em classes abrangentes de problemas de otimização. Os métodos que utilizam derivadas apresentam um bom desempenho mas, na grande maioria dos problemas esta informação não está disponível ou é de grande dificuldade a sua obtenção. Assim para se estabelecer algoritmos eficientes sem a informação da derivada usa-se métodos de busca direta que se apoiam em heurísticas para determinar a direção de busca com certa eficiência, porém sem garantia…mehr

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Produktbeschreibung
O desenvolvimento de algoritmos de otimização global irrestrita tem sido pesquisado na tentativa de obter algoritmos gerais que apresentem um bom desempenho em classes abrangentes de problemas de otimização. Os métodos que utilizam derivadas apresentam um bom desempenho mas, na grande maioria dos problemas esta informação não está disponível ou é de grande dificuldade a sua obtenção. Assim para se estabelecer algoritmos eficientes sem a informação da derivada usa-se métodos de busca direta que se apoiam em heurísticas para determinar a direção de busca com certa eficiência, porém sem garantia de convergência. Este livro discute como avaliar o problema da convergência dos algoritmos de busca direta, desenvolve um modelo geral, estratégias de abordagem e melhorias, analisa e implementa um algoritmo que é capaz de determinar a direção de busca do ótimo de forma eficiente, sem o uso de derivadas.
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Autorenporträt
É Professor do curso de administração da Universidade Federal de Pernambuco do Programa de Pós-graduação em Inovação Tecnológica e do programa de Mestrado em administração da Universidade Rural de Pernambuco. Além disso atua em pesquisas em inovação nas empresas de pequeno porte junto ao SEBRAE e cultura de exportação junto a APEX Brasil.