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1. Introdução
 
1. Introdução
  
  1. Modelos de Simulação
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1.1 Modelos de Simulação
  
 
2. Método de Monte Carlo
 
2. Método de Monte Carlo

Edição de 11h48min de 14 de setembro de 2010

Tabela de conteúdo

Proposta

Apresentação didática do Método de Monte Carlo, seus aspectos históricos e aplicações, discutindo a essência do método num ambiente computacional, que é a geração de números (pseudo) aleatórios e suas limitações. Para tanto será desenvolvido um software de apoio, exemplificando o uso do método em algumas áreas, assim como um pequeno modelo de simulação.

Introdução/Tema

De acordo com Cassel (1996), “a simulação permite que se verifique o funcionamento de um sistema real em um ambiente virtual, gerando modelos que se comportam como aquele, considerando a variabilidade do sistema e demonstrando o que acontecerá na realidade de forma dinâmica”. Para se realizar uma simulação, é necessário um modelo matemático que represente o sistema que ele busca representar. Ela é amplamente utilizada em casos com múltiplas variáveis aleatórias, pela dificuldade em se obter um resultado analítico. O Método de Monte Carlo trata-se de um método de simulação estocástico e que, segundo Andrade (1998), consiste em uma função cumulativa de probabilidade da variável em simulação.

Justificativa e Objetivos

– Método muito utilizado em diversas áreas do conhecimento (administração, estatística, matemática, etc)

– Conceito abstrato e de difícil compreensão

– Compreender o método de simulação de Monte Carlo

– Elaborar um programa que ilustre o método de Monte Carlo, visando o uso didático para o aprendizado do método.

Estrutura

Componentes obrigatórios (capa, contra capa, sumário, etc.)

1. Introdução

1.1 Modelos de Simulação

2. Método de Monte Carlo

3. Implementação e Resultados

4. Algoritmos de Geração de Números Aleatórios

5. Conclusão

Cronograma

[Cronograma da Equipe]

Referências

ANDRADE, Eduardo L.. Introdução à Pesquisa Operacional. 3. ed. LTC Editora, Rio de Janeiro, 2002.

BANKS, J.; CARSON II, J.S.; NELSON, B.L. Discrete event system simulation. 4.ed. New Jersey: Prentice Hall, 2005.

CASSEL, R.A. Desenvolvimento de uma abordagem para a divulgação da simulação no setor calçadista gaúcho. 1996. Dissertação de mestrado – Pós Graduação em Engenharia da produção da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

FREITAS FILHO, Paulo José de. Introdução à modelagem e simulação de sistemas: com aplicações em Arena. 2. ed. Florianópolis: Visual Books, 2001. 372 p.

LAW, A.M.; KELTON, W.D. Simulation modeling and analysis. 3. ed. Boston: McGraw-Hill, 2000.

METROPOLIS, Nicholas; Ulam, S. The Monte Carlo Method. Journal of the American Statistical Association, vol. 44, No. 247 (Sep. 1949), pp. 335-341.

TAHA, Hamdy A. Operations research: an introduction . 6.ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, c1997. 916p.

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