1) O documento discute planejamento não linear e apresenta exemplos de como algoritmos genéticos e sistemas de equações diferenciais não lineares podem ser usados para planejamento de produção.
2) É apresentado um exemplo passo-a-passo de como um algoritmo genético pode ser usado para encontrar a raiz quadrada de 3.
3) Também é mostrado como o pacote R deSolve pode resolver sistemas de equações diferenciais não lineares, como o modelo de Lorenz.
Introdução ao modelo clássico de regressão linearFelipe Pontes
Revisão de Matrizes (exercício feito em casa e não será feito na sala). Introdução à RL simples. Pressupostos. Testes de hipóteses. Aplicações práticas.
Revisão do Exercício da aula passada 2. Ditribuições de probabilidades (revisão de conceitos básicos) 3. Aplicação do assunto da aula 1 e 2 com uma base de dados real
Introdução ao modelo clássico de regressão linearFelipe Pontes
Revisão de Matrizes (exercício feito em casa e não será feito na sala). Introdução à RL simples. Pressupostos. Testes de hipóteses. Aplicações práticas.
Revisão do Exercício da aula passada 2. Ditribuições de probabilidades (revisão de conceitos básicos) 3. Aplicação do assunto da aula 1 e 2 com uma base de dados real
Caro Ledores.....
Segue um artigo, sem cunho científico, sobre ponto flutuante. O mesmo foi produzido como resultado da matéria de mestrado "Análise Matemática " do professor Erivelton Nepomuceno.
Intuitivamente “errar é humano” e quando isso acontece podemos ter consequências às vezes impensáveis sobre isso. O erro também está associado a máquinas (computadores, calculadoras entre outros). Com este trabalho busca-se fazer uma leitura do erro e suas ocorrências. Faz-se uma leitura de representação numérica do erro e trazemos alguns exemplos como parte prática do trabalho.
Leitura bastante técnica... mas como eu digo Vale a leitura!!!
Caro Ledores.....
Segue um artigo, sem cunho científico, sobre ponto flutuante. O mesmo foi produzido como resultado da matéria de mestrado "Análise Matemática " do professor Erivelton Nepomuceno.
Intuitivamente “errar é humano” e quando isso acontece podemos ter consequências às vezes impensáveis sobre isso. O erro também está associado a máquinas (computadores, calculadoras entre outros). Com este trabalho busca-se fazer uma leitura do erro e suas ocorrências. Faz-se uma leitura de representação numérica do erro e trazemos alguns exemplos como parte prática do trabalho.
Leitura bastante técnica... mas como eu digo Vale a leitura!!!
Experiência da EDP na monitorização de vibrações de grupos hídricosCarlosAroeira1
Apresentaçao sobre a experiencia da EDP na
monitorização de grupos geradores hídricos apresentada pelo Eng. Ludovico Morais durante a Reunião do Vibration Institute realizada em Lisboa no dia 24 de maio de 2024
AE02 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESSOA...Consultoria Acadêmica
A interação face a face acontece em um contexto de copresença: os participantes estão imediatamente
presentes e partilham um mesmo espaço e tempo. As interações face a face têm um caráter dialógico, no
sentido de que implicam ida e volta no fluxo de informação e comunicação. Além disso, os participantes
podem empregar uma multiplicidade de deixas simbólicas para transmitir mensagens, como sorrisos,
franzimento de sobrancelhas e mudanças na entonação da voz. Esse tipo de interação permite que os
participantes comparem a mensagem que foi passada com as várias deixas simbólicas para melhorar a
compreensão da mensagem.
Fonte: Krieser, Deise Stolf. Estudo Contemporâneo e Transversal - Comunicação Assertiva e Interpessoal.
Indaial, SC: Arqué, 2023.
Considerando as características da interação face a face descritas no texto, analise as seguintes afirmações:
I. A interação face a face ocorre em um contexto de copresença, no qual os participantes compartilham o
mesmo espaço e tempo, o que facilita a comunicação direta e imediata.
II. As interações face a face são predominantemente unidirecionais, com uma única pessoa transmitindo
informações e a outra apenas recebendo, sem um fluxo de comunicação bidirecional.
III. Durante as interações face a face, os participantes podem utilizar uma variedade de sinais simbólicos,
como expressões faciais e mudanças na entonação da voz, para transmitir mensagens e melhorar a
compreensão mútua.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I, apenas.
III, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.
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1. PRO910 PLANEJAMENTO E GESTÃO
DA PRODUÇÃO
AULA 09
Prof. Davi das Chagas Neves
Profa. Irce Fernandes Gomes Guimarães
2. “A harmonia que a inteligência humana pensa que
descobre na natureza existe fora dessa inteligência?
Não, sem dúvida, uma realidade completamente
independente da mente que a concebe, vê ou sente,
é uma impossibilidade.”
Henri Poincaré
Matemático e bicho do Henri Gorceix na Escola de Minas – Paris
Proponente primário (pai) da Teoria do Caos.
Planejamento Não Linear
6. Planejamento Não Linear
• Raiz de 3: Um problema de minimização não linear
Estratégia:
Sabemos que a raiz é definida pelo
valor que anula a curva, ou seja, o
que intercepta no eixo X; porém se
assumirmos os valores desta curva
como absolutos, a raiz será então
o menor destes, temos assim um
problema de minimização.
7. Planejamento Não Linear
• Raiz de 3 com algoritmo genético
U
D
Criando a população inicial:
Olá, eu sou um número
do gênero UP, meu
cromossomo X é igual a 3
e ele se expressa na
característica Y, que é
igual a 6.
Olá, eu sou um número do
gênero DOWN, meu
cromossomo X é igual a 0
e ele se expressa na
característica Y, que é
igual a 3
Característica da espécie:
8. Planejamento Não Linear
• Raiz de 3 com algoritmo genético
U D
Reprodução e Mutação:
+ = N
✓ Mutação: Após 5 reproduções conseguintes,
deve-se multiplicar o novo valor de X por 2.
REPRODUÇÃO
9. Planejamento Não Linear
• Raiz de 3 com algoritmo genético Seleção: Função Fitness
N
✓ Algoritmo de seleção natural:
➢ Caso seja menor que ambos, substitua o maior.
Primeiro
Passo
Reprodução:
U
D
N
SubstituiSeleção Natural:
U
Regra de Ouro
10. Planejamento Não Linear
• Raiz de 3 com algoritmo genético
Segundo
Passo
U
D
Reprodução:
Seleção Natural:
N
Substitui
D
UP DOWN NOVO
X Y X Y X Sub.
3 6 0 3 1,5 U
1,5 0,75 0 3 0,75 D
1,5 0,75 0,75 2,44 1,13 D
1,5 0,75 1,13 1,73 1,31 D
1,5 0.75 1,31 1,28 1,41 D
2,82 4,95 1,5 0,75 2,16 U
2,16 1,67 1,5 0,75 1,83 U
1,82 0,35 1,5 0,75 1,67 D
Valores dos Oito Primeiros Passos:
M
Mutação
11. Planejamento Não Linear
• Nota importante:
➢ No slide anterior devemos observar a pertinência da mutação, pois sem ela o algoritmo ficaria
preso num intervalo localizado, substituindo apenas o número DOWN. Você entendeu por que?
• Vamos elaborar a seguir um algoritmo que realize 200 passos desta evolução numérica
Nosso Algoritmo no R
18. Planejamento Não Linear
Exemplo 1 • Encontrando a raiz de 3 com GA
Como o algoritmo implementado
encontra valores máximos, basta
inverter o sinal da função fitness.
34. Planejamento Não Linear
• Sintonizando:
O exercício da sua carreira propiciará questões referentes ao planejamento
de um sistema de produção que ocasionalmente não serão descritas por
funções, mas por um sistema de equações diferenciais.
Quando esta situação ocorrer, as metodologias elucidadas nesta aula e na
anterior serão ineficazes, em vista disto torna-se pertinente abordar os
métodos de solução de equações diferenciais não lineares.
Esta abordagem sucinta será realizada por meio de um único exemplo.
36. Planejamento Não Linear
Exemplo 5 • Modelo para a convecção atmosférica de Edward Lorenz
Sistema de Equações
• x – parâmetro referente a taxa de convecção atmosférica.
• y – parâmetro referente ao gradiente horizontal da temperatura.
• z – parâmetro referente ao gradiente vertical da temperatura.
• σ – parâmetro associado à difusividade térmica.
• ρ – parâmetro associado à intensidade da flutuabilidade.
• β – parâmetro associado às camadas do fluido.
42. ➢ Para casa:
1) Procure um artigo que aborde um sistema controlado por kanban
e é otimizado com o algoritmo genético. Implemente-o utilizando a
biblioteca GA.
Há outras bibliotecas excelentes implementadas em R, que abordam
algoritmos para problemas não lineares, como por exemplo: pracma
e optimx. Explore!
2) No mercado de empresas a ação predatória é muito comum,
infelizmente, por isso o modelo de Lotka-Volterra pode ser ideal
para uma análise, resolva este sistema usando o pacote deSolve.
Até a próxima pessoal!
Planejamento Não Linear