Pesquisa operacional ii

Geração de Números Aleatórios DISCIPLINA: Pesquisa Operacional II PROFESSOR(A): Ana ALUNO: Ricardo Lauro de Freitas 06/2012 Geração de Números Aleatórios Também conhecido como gerador de número pseudo-aleatório é um algoritmo que gera uma seqüência de números, os quais são aproximadamente independentes um dos outros. A saída da maioria dos geradores de números aleatórios não é verdadeiramente aleatória; ela somente aproxima algumas das propriedades dos números aleatórios. Como se usa o computador para fazer a simulação, precisamos de métodos rápidos e eficientes para gerá-los. Enquanto números verdadeiramente aleatórios podem ser gerados usando hardware para geração de número aleatório, números pseudo-aleatórios são uma parte crítica da computação moderna, da criptografia até o método de Monte Carlo passando por sistemas de simulação. Uma cuidadosa análise matemática é necessária para assegurar que a geração dos números seja suficientemente "aleatória". Características Um gerador de números aleatórios deveria possuir todas as características abaixo: Uniformidade - os números gerados devem seguir uma distribuição uniforme, pois números aleatórios de verdade seguem essa distribuição. Estatisticamente independente - o valor de um número na seqüência não deve afetar o valor do próximo (na prática a maioria dos geradores usa seqüências recursivas, então há essa dependência dos valores anteriores

ATIVIDADE 02 Método Congruencial de Geração de Números Aleatórios Segundo uma Distribuição Uniforme Prof. Severino Carlos de Oliveira Filho Trevisan Escola de Negócios 1. Introdução “A geração de números aleatórios é muito importante para ser deixada a cargo do acaso.” Robert R. Coveyou A geração de números aleatórios é de grande importância para a simulação porque as simulações freqüentemente incluem elementos de natureza estocástica. Desta maneira a geração de números…

PROBABILIDADE, VARIÁVEIS ALEATÓRIAS, DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES E GERAÇÃO ALEATÓRIA Conceitos sob a ótica de Avaliação de Desempenho de Sistemas Marcos Portnoi Edição 26.6.2010 Universidade Salvador – UNIFACS 2005 2/30 Lista de Figuras Figura 1: Visão Sistêmica da Estatística. .................................................................................. 5 Figura 2: Probabilidade combinada de eventos. Para a probabilidade de E ou F, os eventos ambos…

6 – Modelos estocásticos de avaliação de disponibilidade de água 6.1 – Modelos de geração de vazão: Estrutura, classificação, geração sintética mensal e anual, aplicações 6.1.1 Introdução: • Modelos desenvolvidos para o hemisfério norte: dificuldade de reprodução dos parâmetros estatísticos das séries de vazão medidas em rios intermitentes; • Aplicação: serão aqui utilizados para a obtenção de séries sintéticas de vazão úteis no dimensionamento de reservatórios, com…

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE JOSEMAR DIAS FERREIRA ALGORITMOS PARA GERAÇÃO DE VALORES ALEATÓRIOS E PSEUDOALEATÓRIOS E SUAS UTILIZAÇÕES PRÁTICAS Niterói 2008 JOSEMAR DIAS FERREIRA ALGORITMOS PARA GERAÇÃO DE VALORES ALEATÓRIOS E PSEUDOALEATÓRIOS E SUAS UTILIZAÇÕES PRÁTICAS Trabalho de Conclusão de Curso submetido ao Curso de Tecnologia em Sistemas de Computação da Universidade Federal Fluminense como requisito parcial para obtenção do grau de Tecnólogo em Sistemas de Computação.…

ETAPA 1 Passo 1 Os parâmetros com valores constantes para a realização dos testes computacionais foram os seguintes: * low = 0 * high = 100000 * seed = 1234554321 * Primeiro número procurado = 87 * Segundo número procurado = 100001 Nessa primeira etapa dos testes com os algoritmos de busca foram identificados os seguintes valores: n = 100 Algoritmo | Nº procurado | Algoritmo de geração de números aleatórios | Nº de comparações | Tempo de execução (seg) |…

Empresas Método /Simulação de Monte Carlo. É um método estatístico utilizado em simulações estocásticas com diversas aplicações em áreas como a física, matemática, biologia, etc.... O método de Monte Carlo é utilizado há bastante tempo como forma de se obter aproximações numéricas de funções complexas. Ele envolve a geração de observações relativas a uma distribuição de probabilidades e o uso da amostra obtida, aleatoriamente, para aproximar a função de interesse da realidade. …

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 2 3 4 4 4 6 6 11 15 2 A geração de Números Aleatórios 2.1 Propriedades desejáveis de um gerador de números aleatórios 2.2 Métodos para a geração de números aleatórios . . . . . . . . 2.2.1 Método dos quadrados médios . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Métodos Congruentes .…

problemas podem ter espaços de busca muito grandes  Muitos algoritmos não são capazes de localizar ótimo global na presença de múltiplos ótimos locais  Ex.: Hill Climbing Algoritmos Genéticos  Geração de um conjunto inicial de soluções que são iterativamente melhoradas   População de indivíduos (cromossomos) Busca de soluções seguem um processo evolutivo  Seleção dos mais aptos + Transmissão de características Algoritmos Genéticos  Passo 1: Geração de uma população…

Excel utilizando a ferramenta de geração de números aleatórios das ferramentas de análise. Depois de o Microsoft Excel gerar um conjunto de números aleatórios, pode criar um histograma utilizando esses números aleatórios e a ferramenta de histogramas das ferramentas de análise. A partir do histograma, pode criar um gráfico para representar uma curva de Gauss. Para criar uma curva de Gauss de exemplo, siga estes passos: Inicie o Excel. Introduza os seguintes cabeçalhos de coluna numa…