MONCAS - Método de Otimização Não Linear por Análise Secante - Alves de Abreu, Ronaldo
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O presente manuscrito, apresenta grandes melhorias em comparação a processos de análise por Busca Direta de métodos sem avaliação de derivadas. O Método ilustrado utiliza um processo que leva em consideração a curvatura da linha da direção de busca através de linhas secantes avaliadas ao longo da Direção de Busca. O método apresentado foi nomeado MONCAS (Método de Otimização Não Linear por Análise Secante). Esta metodologia de avaliação se mostrou uma alternativa interessante como uma Metaheurística de avaliação de ótimos de funções não lineares. O texto faz comparações com o Método de…mehr

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Produktbeschreibung
O presente manuscrito, apresenta grandes melhorias em comparação a processos de análise por Busca Direta de métodos sem avaliação de derivadas. O Método ilustrado utiliza um processo que leva em consideração a curvatura da linha da direção de busca através de linhas secantes avaliadas ao longo da Direção de Busca. O método apresentado foi nomeado MONCAS (Método de Otimização Não Linear por Análise Secante). Esta metodologia de avaliação se mostrou uma alternativa interessante como uma Metaheurística de avaliação de ótimos de funções não lineares. O texto faz comparações com o Método de Otimização por Símplices de Nelder-Mead, o Método de Busca Padrão de Torczon e o Método MONCAS. Adicionalemnte, algumas maneiras rápidas de avaliação e geração de Simplíces e Direções de Busca também são apresentadas, e demonstradas. As avaliações de desempenho são executadas com os problemas-teste de Moré.
Autorenporträt
Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2007) e mestrado em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2009). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Matemática da Computação.