MATEMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO E LOGÍSTICA. Silvio A. de Araujo Socorro Rangel
|
|
|
- Gabriel Felgueiras Vieira
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 MATEMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO E LOGÍSTICA Slvo A. de Arauo Socorro Ragel sarauo@blce.uesp.br, socorro@blce.uesp.br Apoo Facero:
2 PROGRAMA Itrodução. Modelagem matemátca: cocetos báscos 2. Problemas clásscos de logístca. O problema de dmesoameto de lotes 4. O problema de sequecameto de tarefas 5. O problema tegrado de dmesoameto e sequecameto de lotes 6. Outros problemas tegrados Cosderações Fas
3 PROGRAMA Itrodução. Modelagem matemátca: cocetos báscos 2. Problemas clásscos de logístca. O problema de dmesoameto de lotes 4. O problema de sequecameto de tarefas 5. O Problema Itegrado de dmesoameto e sequecameto de lotes 6. Outros problemas tegrados Cosderações Fas AULA 2
4 PROGRAMA Itrodução. Modelagem matemátca: cocetos báscos 2. Problemas clásscos de logístca. O problema de dmesoameto de lotes 4. O problema de sequecameto de tarefas 5. O Problema Itegrado de dmesoameto e sequecameto de lotes 6. Outros problemas tegrados Cosderações Fas
5 PROGRAMA Itrodução. Modelagem matemátca: cocetos báscos 2. Problemas clásscos de logístca. 2. O O problema de do dmesoameto camho mímo de(pcm) lotes 4. O problema de sequecameto de tarefas 2.2 O problema do caero vaate (PCV) 5. O Problema Itegrado de dmesoameto e sequecameto 2. de O lotes problema de localzação de facldades (PLF) 6. Outros problemas tegrados 7. Cosderações Fas
6 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Problema do Camho Mímo (PCM) Uma pessoa desea sar de sua casa e chegar ao trabalho o meor tempo possível. Qual é a sequêca de ruas e avedas que a pessoa deve percorrer para chegar ao seu desto fal?
7 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Trecho da regão cetral de São José do Ro Preto
8 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM)
9 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM)
10 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM)
11 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM)
12 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM)
13 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Trecho da regão cetral de São José do Ro Preto
14 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Cocetos de Teora dos grafos - Grafo/Dgrafo - Adacêca de vértces - Adacêca de arestas - Camho: sequeca alterada de vértces e arestas ode ão há repetção de vértces e começa e terma com vértces (e:,, 2, 5) Represetação a forma de grafos
15 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Cocetos de Teora dos grafos - Grafo valorado - Rede - Custo de um camho c c455 Represetação a forma de grafos
16 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) c c455 Aálse de possíves soluções para r do vértce ao vértce 5 2 Qual é o camho mímo?
17 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Costrudo um modelo para o Problema do Camho Mímo elemetos cohecdos: vértces, arestas e custo das arestas elemetos descohecdos: sequeca de vértces e arestas a ser utlzadas obetvo a ser alcaçado: obter um camho de custo (tempo) mímo do vértce ao vértce 5 restrções: relatvas ao deslocameto o grafo
18 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Elemetos cohecdos (dados): - úmero de vértces, V ; - úmero de arestas, A m. - vértce cal é, e o vértce fal é. - ídces:,,..., para represetar os vértces - custo da aresta (,) c Elemetos descohecdos (varáves): se a aresta (,) está cluída o camho 0 caso cotráro
19 obetvo a ser alcaçado (fução obetvo): restrções: 2. O problema do camho mímo (PCM) 2. Problemas clásscos de logístca A c z ), ( m ) (, 0, 2,..., 0 ) ( ) ( ) ( () S V S k k P P S
20 Formulação: 2. O problema do camho mímo (PCM) 2. Problemas clásscos de logístca S V a Sueto c z S k k P P S A, 0, 2,..., 0 : m ) ( ) ( ) ( () ), (
21 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) Eemplo: m z (, ) A c m z c2 2 + c + c c22 + c44 + c55 + m z c c c 45 45
22 Formulação: 2. O problema do camho mímo (PCM) 2. Problemas clásscos de logístca S V a Sueto c z S k k P P S A, 0, 2,..., 0 : m ) ( ) ( ) ( () ), (
23 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) S () Eemplo: P( ) c c455 2
24 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) S () Eemplo: P( ) c c455 2
25 Formulação: 2. O problema do camho mímo (PCM) 2. Problemas clásscos de logístca S V a Sueto c z S k k P P S A, 0, 2,..., 0 : m ) ( ) ( ) ( () ), (
26 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) P ( ) ks ( ) k 0 2,..., Eemplo: c c455 2
27 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema do camho mímo (PCM) P ( ) ks ( ) k 0 2,..., Eemplo: c c455 2
28 Formulação: 2. O problema do camho mímo (PCM) 2. Problemas clásscos de logístca S V a Sueto c z S k k P P S A, 0, 2,..., 0 : m ) ( ) ( ) ( () ), (
29 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Problema do Caero Vaate (PCV) - Um vaate ecessta vstar um certo úmero de cdades durate uma vagem e retorar ao lugar de orgem de tal maera que cada cdade sea vstada eatamete uma vez, e que a dstâca total percorrda sea a meor possível. - Supodo cohecdas as dstâcas etre cada par de cdades, que rotero deve ser escolhdo?
30 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Cocetos de Teora dos grafos Crcuto: sequêca alterada de vértces e arestas ode ão há repetção de vértces, eceto pelo prmero (e:, 2, 4,, ). Crcuto Hamltoao: crcuto que clu todos os vértces de um grafo (e., 5, 2,, 4, ) Represetação a forma de grafos
31 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Cocetos de Teora dos grafos PCV smétrco: se c c para todo,, temos o caso smétrco Represetação a forma de grafos
32 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Cocetos de Teora dos grafos PCV smétrco: se c c para todo,, temos o caso smétrco. PCV assmétrco: caso cotráro temos o caso smétrco Represetação a forma de grafos
33 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Aálse de possíves soluções partdo, por eemplo, do vértce Quatos roteros estem?
34 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Se o problema cosderar cdades teremos que o úmero total de roteros, o caso assmétrco, é de até (-)! - -! Tempo s s m h 25 m * mlêos * *Da ordem de * mlêos * É vável eumerar todos os roteros!
35 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Hstórco 8: prmeros relatos sobre o problema; 92: o problema fo defdo; 94: o problema fo popularzado e classfcado como dfícl ; 954: resolvdo a otmaldade um problema de 42 cdades.
36 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) 20 Cdades da Alemaha Ocdetal (977)
37 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) 52 Cdades dos Estados Udos (987): att52
38 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Solução Ótma para o pcb08
39 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Maor Istâca Resolvda a Otmaldade (em 998): usa509
40 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) O Presdete, Atôo Castor, da Compaha Ramos de Carvalho quer fazer uma vsta às reservas florestas stuadas os estados do Amazoas e Pará, aos depóstos stuados os estados de São Paulo, Baha, Goás e Ro de Jaero. É possível determar um rotero de vagem tal que cada reserva e cada depósto seam vstados apeas uma vez, sado e retorado à sede da empresa o Ro de Jaero, e que mmze a dstâca total percorrda? Be Sal Ma RJ Go SP Fgura Reservas e Depóstos a serem vstados
41 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Costrudo um modelo para o Problema do Caero Vaate elemetos cohecdos: vértces, arestas e custo das arestas elemetos descohecdos: sequeca de vértces e arestas a serem utlzadas obetvo a ser alcaçado: obter um crcuto Hamltoao de custo mímo restrções: relatvas ao deslocameto o grafo
42 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Costrução do Modelo: Elemetos cohecdos (dados): Ídces:,,2,,...6 os locas ode as reservas (duas) e os depóstos (quatro) estão stuados (RJ,SP,Go,Ma,Be e Sal) respectvamete. c dstâca etre os locas e. Elemetos descohecdos (varáves): se o local é vstado medatamete ates de 0 caso cotráro.
43 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Costrução do Modelo: Fução Obetvo O obetvo é ecotrar o crcuto hamltoo de meor custo. m z 6 6 c
44 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Costrução do Modelo: Restrções: Cada local deve ser vstado apeas uma vez. Saídas da cdade : ,,..., Chegadas à cdade ,,..., ( ) ( )
45 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Costrução do Modelo: Restrções:
46 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Costrução do Modelo: Restrções As restrções do problema da desgação permtem a segute solução: Be Qual é o problema desta solução? Sal Ma Go SP RJ Subrotas!!!! Com este rotero ão cosegumos passar por todas as cdades apeas uma vez!
47 Formulação I - Elmação de subrotas: Datzg, Fulkerso e Johso Vamos cosderar o couto de cdades cluídas em uma das subrotas obtdas a solução do Modelo I: S{Ma, Be, Sal} Se lmtarmos o úmero de varáves assocadas a essas cdades que podem receber valor dferete de zero a 2, temos a segute restrção: Ma, Be 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) + Ma, Sal + Be, Ma + Be, Sal + Sal, Ma + Sal, Be <2 Se clurmos esta restrção ao Modelo I, elmamos a sub-rota que clu as cdades acma, pos a solução ateror ão é vável para o ovo modelo.
48 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Formulação I - Elmação de subrotas: Datzg, Fulkerso e Johso Como fazer o caso geral? Dado um subcouto de cdades S. Podemos lmtar o úmero de varáves assocadas a essas cdades que podem receber valor dferete de zero a: se clurmos a segute restrção ao Modelo I: S S S S. Impedmos assm soluções assocadas a sub-rotas.
49 sueto 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) a m S z S 0 Formulação I : DFJ /, S, c S,...,,..., ( 2 {... } 2) Estem restrções para elmação de subrotas.
50 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Formulação II - Elmação de subrotas: Mller,Tucker e Zeml Para elmar as subrotas, vamos acrescetar as segutes varáves: u ordem em que o local será vstado e as segutes restrções: 2,... u u +, 2,..., 6;. ( ) 2 Estem restrções para elmação de subrotas.
51 Formulação II : MTZ (Otmzação Itera Msta) 2,...,6 5,, 0 /, 2,...,.6; 2,...,6; ; 5, 6,...,6,,...,6, sueto a m u u u c z 2.2 O problema do caero vaate (PCV) 2. Problemas clásscos de logístca 6
52 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Formulação II - Elmação de subrotas: MTZ u u 2 u u u u 6 u 2 u 6 5 +, 2,..., 6;. 5 4 u 5 -u () (absurdo!!)
53 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Formulação II - Elmação de subrotas: MTZ u u 2 u u u u 6 u 2 u 6 5 +, 2,..., 6;. 5 4 u 5 -u (0) (OK!!)
54 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) PCV: Fácl de eucar, dfícl de resolver Applegate, Bby, Chvátal, Cook, 200 (um mlhão de Cdades) Brach ad Cut 954 Optma, v. 6, pg2 Oca et al. (2009) apresetam uma revsão bblográfca e aálse de formulações matemátcas para o Problema do Caero Vaate Assmétrco (PCVA)
55 2. Problemas clásscos de logístca 2.2 O problema do caero vaate (PCV) Problema do Caero Vaate: Bblografa G. Datzg, R. Fulkerso, ad S. Johso, "Soluto of a large-scale travelg-salesma problem", Operatos Research 2, H. Crowder ad M.W. Padberg, "Solvg large-scale symmetrc travellg salesma problems to optmalty", Maagemet Scece 26, Os resultados computacoas descrtos este estudo são mpressoates e cluem a solução de um eemplar com 8 cdades. Este eemplar fo cosderado o maor a ser resolvdo até o ao de M. Padberg ad G. Rald, "Optmzato of a 52-cty symmetrc travelg salesma problem by brach ad cut", Operatos Research Letters 6, M. Grötschel ad O. Hollad, "Soluto of large-scale symmetrc travellg salesma problems", Mathematcal Programmg 5, M. Padberg ad G. Rald, "A brach-ad-cut algorthm for the resoluto of large-scale symmetrc travelg salesma problems", SIAM Revew, D. Applegate, R. Bby, V. Chvátal, ad W. Cook, "Fdg cuts the TSP (A prelmary report)", DIMACS Techcal Report 95-05, March D. Applegate, R. Bby, ad V. Chvatal, W. Cook, Implemetg the Datzg-Fulkerso-Johso algorthm for large travelg salesma problems Mathematcal Programmg (Seres B) 97,
56 Para Saber Mas. Boavetura, P. O., Grafos : teora, modelos, algortmos, Edgard Blucher, ; Cook, W. I Pursut of the Travelg Salesma: Mathematcs at the Lmts of Computato, Prceto Uversty Press, 20.. Goldbarb, M.C e HPL Lua, Otmzação Combatóra e Programação Lear, Edtora Campus, E. L Lawler, et al. The Travelg Salesma Problem: A Guded Tour of Combatoral Optmzato, Wley, Oca, T., Altel,. K., ad Laporte, G. A comparatve aalyss of several asymmetrc travelg salesma problem formulatos. Computers & Operatos Research, 6():67 654, Ragel, S. Itrodução à costrução de modelos de otmzação lear e tera. 2. ed. São Carlos-SP: Socedade Braslera de Matemátca Aplcada e Computacoal-SBMAC, 202. v. úco. 82 p. (dspoível em 7. Wolsey, L., Iteger Programmg, Ed. Joh Wley & Sos, 998.
57 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Problema de Localzação de Facldades (PLF) Dado um couto de facldades e um couto de locas ode estas facldades podem ser staladas, desea-se determar os locas de stalação de facldades, de forma a ateder demadas pré-especfcadas de cletes com o meor custo total. Se uma facldade for stalada, este um custo fo a ser pago, e um custo varável que depede da demada de cada clete que é ateddo por determada facldade.
58 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Fgura retrada de apresetação do Prof. Lorea (INPE), com pequeas modfcações
59 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Costrudo um modelo para o Prob. de Localzação de Facldades elemetos cohecdos: localzação dos cletes e suas demadas, locas em potecal para stalação de facldades, custo fo de stalação, custo varável de atedmeto a demada, capacdade das facldades. elemetos descohecdos: locas a serem staladas facldades e forma de alocação das demadas dos cletes às facldades obetvo a ser alcaçado: solução de custo mímo restrções: atedmeto da demadas e capacdades das facldades
60 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Elemetos cohecdos (dados): -,..., m cletes; -,..., locas em potecal para stalação de facldades. f - : custo fo de stalação de uma facldade o local ; C - : capacdade da facldade stalada o local ; d - : demada do clete ; c - : custo de ateder ao clete a partr de uma facldade stalada o local.
61 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Elemetos descohecdos (varáves): y : se a facldade localzada em é stalada; 0 caso cotráro : se o clete é ateddo pela facldade localzada em ; 0 caso cotráro
62 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) - Eemplo,..., 5 cletes; -,..., locas em potecal para stalação de facldades.
63 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) obetvo a ser alcaçado (fução obetvo): restrções: m z f y + m c,..., m y m, d C {0,} y,...,
64 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Formulação: m z Sueto a : f y + m c,..., m m y, d C {0,} y,...,
65 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Formulação: m z Sueto a : f y + m c,..., m m y, d C {0,} y,...,
66 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) M f y + f 2 y 2 + f y + c + c c + c c c c c c c c + c c + c c 5 5 Sueto a: d + d d + d d 5 5 C y d 2 + d d 2 + d d 5 25 C 2 y 2 d + d d + d d 5 5 C y e y {0,}
67 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Formulação: m z Sueto a : f y + m c,..., m m y, d C {0,} y,...,
68 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) - Eemplo,..., 5 cletes; -,..., locas em potecal para stalação de facldades.
69 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Para o eemplo: M f y + f 2 y 2 + f y + c + c c + c c c c c c c c + c c + c c 5 5 Sueto a: d + d d + d d 5 5 C y d 2 + d d 2 + d d 5 25 C 2 y 2 d + d d + d d 5 5 C y e y {0,}
70 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Formulação: m z Sueto a : f y + m c,..., m m y, d C {0,} y,...,
71 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) - Eemplo,..., 5 cletes; -,..., locas em potecal para stalação de facldades.
72 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Para o eemplo: M f y + f 2 y 2 + f y + c + c c + c c c c c c c c + c c + c c 5 5 Sueto a: d + d d + d d 5 5 C y d 2 + d d 2 + d d 5 25 C 2 y 2 d + d d + d d 5 5 C y e y {0,}
73 2. Problemas clásscos de logístca 2. O problema de localzação de facldades (PLF) Formulação: m z Sueto a : f y + m c,..., m m y, d C {0,} y,...,
74 Obrgado!!
O Problema do Caixeiro Viajante
O Problema do Caieiro Viaate ocorro Ragel DCCE Departameto de Ciêcias da Computação e Estatística e-mail: socorro@ibilce.uesp.br http://www.dcce.ibilce.uesp.br/~socorro/ O Problema do Caieiro Viaate O
1) Planejamento da Produção - Modelos de dimensionamento de lotes (lot sizing)
Departameto de Egehara de Produção UFPR 28 1) Plaeameto da Produção - Modelos de dmesoameto de lotes (lot szg) É cohecdo horzote de plaeameto T, dvddo em períodos; demada (geralmete varável) de cada tem
Forma padrão do modelo de Programação Linear
POGAMAÇÃO LINEA. Forma Padrão do Modelo de Programação Lear 2. elações de Equvalêca 3. Suposções da Programação Lear 4. Eemplos de Modelos de PPL 5. Suposções da Programação Lear 6. Solução Gráfca e Iterpretação
Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09
Estatístca - exestatmeddsper.doc 5/0/09 Meddas de Dspersão Itrodução ão meddas estatístcas utlzadas para avalar o grau de varabldade, ou dspersão, dos valores em toro da méda. ervem para medr a represetatvdade
Algoritmo Evolução Diferencial Adaptado para o Problema das P-Medianas
Proceedg Seres of the Brazla Socety of Appled ad Computatoal Mathematcs, Vol. 2, N., 204. Trabalho apresetado o CMAC-Sul, Curtba-PR, 204. Algortmo Evolução Dferecal Adaptado para o Problema das P-Medaas
Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos
Apostla de Itrodução Aos Métodos Numércos PARTE III o Semestre - Pro a. Salete Souza de Olvera Buo Ídce INTERPOAÇÃO POINOMIA...3 INTRODUÇÃO...3 FORMA DE AGRANGE... 4 Iterpolação para potos (+) - ajuste
Cap. 5. Testes de Hipóteses
Cap. 5. Testes de Hpóteses Neste capítulo será estudado o segudo problema da ferêca estatístca: o teste de hpóteses. Um teste de hpóteses cosste em verfcar, a partr das observações de uma amostra, se uma
XLVI Pesquisa Operacional na Gestão da Segurança Pública
XLVI Pesqusa Operacoal a Gestão da Seguraça Públca DISPOSIÇÃO DE FACILIDADES EM FILA DUPLA VIA PROGRAMAÇÃO INTEIRA MISTA Leoardo D. Secch Departameto de Matemátca Aplcada, UFES, 29932-540, São Mateus,
Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola
Cetro de Cêcas Agráras e Ambetas da UFBA Departameto de Egehara Agrícola Dscpla: AGR Boestatístca Professor: Celso Luz Borges de Olvera Assuto: Estatístca TEMA: Somatóro RESUMO E NOTAS DA AULA Nº 0 Seja
UMA NOVA ABORDAGEM PARA O CÁLCULO DE LIMITANTES PARA O PROBLEMA DA DIVERSIDADE MÁXIMA
A tegração de cadeas produtvas com a abordagem da maufatura sustetável. Ro de Jaero, RJ, Brasl, 3 a 6 de outubro de 2008 UMA NOVA ABORDAGEM PARA O CÁLCULO DE LIMITANTES PARA O PROBLEMA DA DIVERSIDADE MÁXIMA
Relatório 2ª Atividade Formativa UC ECS
Relatóro 2ª Atvdade Formatva Eercíco I. Quado a dstrbução de dados é smétrca ou apromadamete smétrca, as meddas de localzação méda e medaa, cocdem ou são muto semelhates. O mesmo ão acotece quado a dstrbução
A PROGRAMAÇÃO LINEAR FUZZY EM PROBLEMAS DE MISTURA
Pesqusa Operacoal a Socedade: Educação, Meo Ambete e Desevolvmeto a 5/09/06 Goâa, GO A PROGRAMAÇÃO LINEAR FUZZY EM PROBLEMAS DE MISTURA Adre Gadolpho Uversdade Católca de Petrópols alvesga@gbl.com.br Rcardo
Capítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados
Capítulo : Ajuste de curvas pelo método dos mímos quadrados. agrama de dspersão No capítulo ateror estudamos uma forma de ldar com fuções matemátcas defdas por uma taela de valores. Frequetemete o etato
8 Programação linear 78
8 Programação lear 78 8 Programação lear A programação lear cosderou duas fuções objetvo: (a) maxmzação da comercalzação do gás e (b) mmzação das perdas (recetas e multas cotratuas). Foram dealzados dos
Distribuições de Probabilidades
Estatístca - aulasestdstrnormal.doc 0/05/06 Dstrbuções de Probabldades Estudamos aterormete as dstrbuções de freqüêcas de amostras. Estudaremos, agora, as dstrbuções de probabldades de populações. A dstrbução
Problema de roteirização de veículos com entregas fracionadas: revisão da literatura
XIII SIMPEP Bauru, SP, Brasl, 06 a 08 de Noembro de 2006 Problema de roterzação de eículos com etregas fracoadas: resão da lteratura Patríca Prado Belfore (Cetro Uerstáro da FEI) patrca.belfore@fe.edu.br
Uma abordagem de geração de colunas para o Problema Generalizado de Atribuição
XXIV Ecotro ac. de Eg. de Produção - Floraópols, SC, Brasl, 03 a 05 de ov de 2004 Uma abordagem de geração de coluas para o Problema Geeralzado de Atrbução Edso Luz Fraça See (UESP/FEG) elfsee@feg.uesp.br
Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø.
Professor Maurco Lutz 1 EGESSÃO LINEA SIMPLES A correlação lear é uma correlação etre duas varáves, cujo gráfco aproma-se de uma lha. O gráfco cartesao que represeta essa lha é deomado dagrama de dspersão.
1. Conceitos básicos de estatística descritiva 1.3. Noção de extracção aleatória e de probabilidade
Sumáro (3ª aula). Cocetos báscos de estatístca descrtva.3. Noção de etracção aleatóra e de probabldade.4 Meddas de tedêca cetral.4. Méda artmétca smples.4. Méda artmétca poderada.4.3 Méda artmétca calculada
MEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12
MEDIDAS DE POSIÇÃO: São meddas que possbltam represetar resumdamete um cojuto de dados relatvos à observação de um determado feômeo, pos oretam quato à posção da dstrbução o exo dos, permtdo a comparação
Projeto de rede na cadeia de suprimentos
Projeto de rede a cadea de suprmetos Prof. Ph.D. Cláudo F. Rosso Egehara Logístca II Esboço O papel do projeto de rede a cadea de suprmetos Fatores que fluecam decsões de projeto de rede Modelo para decsões
CAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados
3.1. Meddas de Tedêca Cetral CAPÍTULO 3 MEDIDA DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE UFRG 1 Há váras meddas de tedêca cetral. Etre elas ctamos a méda artmétca, a medaa, a méda harmôca, etc. Cada uma dessas
Média. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística
BAC 0 - Estatístca Uversdade Federal de Itajubá - Campus Itabra BAC0 - ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA MEDIDAS DE CENTRO Méda Medda de cetro ecotrada pela somatóra de todos os valores de um cojuto,
Capitulo 1 Resolução de Exercícios
S C J S C J J C FORMULÁRIO Regme de Juros Smples 1 1 S C 1 C S 1 1.8 Exercícos Propostos 1 1) Qual o motate de uma aplcação de R$ 0.000,00 aplcados por um prazo de meses, à uma taxa de 2% a.m, os regmes
15/03/2012. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações
Itrodução.1 Juros Smples Juro: recompesa pelo sacrfíco de poupar o presete, postergado o cosumo para o futuro Maora das taxas de uros aplcadas o mercado facero são referecadas pelo crtéro smples Determa
1. Conceito de variável aleatória Podemos estudar, por exemplo, algumas características dos alunos do Curso de estatística.
CAPÍTULO 7 VARIÁVEL ALEATÓRIA A probabldade teve íco com os jogos de azar (século XVII) com Cavalero de Nere, Fermat e Pascal, porém, coube a Beroull (73) laçar as bases da probabldade e a segur Laplace
OSVALDO INAREJOS FILHO SOBRE A NÃO-LINEARIDADE DO PROBLEMA DA MOCHILA COMPARTIMENTADA
OSVALDO INAREJOS FILHO SOBRE A NÃO-LINEARIDADE DO PROBLEMA DA MOCHILA COMPARTIMENTADA Lodra 205 OSVALDO INAREJOS FILHO SOBRE A NÃO-LINEARIDADE DO PROBLEMA DA MOCHILA COMPARTIMENTADA Dssertação de mestrado
Técnicas Não Paramétricas
Téccas Não Paramétrcas de Estmação de Desdade Reata Cardoso e Fracsco Carvalho Coteúdo Itrodução 2 Hstograma 3 Estmação da desdade 4 Jaelas de Parze Em mutos problemas prátcos As abordages de estmação
Regressão Simples. Parte III: Coeficiente de determinação, regressão na origem e método de máxima verossimilhança
Regressão Smples Parte III: Coefcete de determação, regressão a orgem e método de máxma verossmlhaça Coefcete de determação Proporção da varabldade explcada pelo regressor. R Varação explcada Varação total
Atividades Práticas Supervisionadas (APS)
Uversdade Tecológca Federal do Paraá Prof: Lauro Cesar Galvão Campus Curtba Departameto Acadêmco de Matemátca Cálculo Numérco Etrega: juto com a a parcal DATA DE ENTREGA: da da a PROVA (em sala de aula
Distribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD
Dstrbuções Amostras Estatístca 8 - Dstrbuções Amostras 08- Dstrbuções Amostras Dstrbução Amostral de Objetvo: Estudar a dstrbução da população costtuída de todos os valores que se pode obter para, em fução
Aula de Hoje. Introdução a Sistemas Inteligentes. Redes RBF. Redes RBF. Tópicos em Redes Neurais II: Redes Neurais RBF 1ª Parte
Itrodução a Sstemas Itelgetes ópcos em Redes Neuras II: Redes Neuras RBF ª Parte Prof. Rcardo J. G. B. Campello Aula de Hoje Neurôos de Resposta Radal Modelos Neuras RBF Úca Saída Múltplas Saídas Represetação
Difusão entre Dois Compartimentos
59087 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 4 Dfusão etre Dos Compartmetos A le de Fck para membraas (equação 4 da aula passada) mplca que a permeabldade de uma membraa a um soluto é dada pela razão
Interpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1.
Iterpolação Iterpolação é um método que permte costrur um ovo cojuto de dados a partr de um cojuto dscreto de dados potuas cohecdos. Em egehara e cêcas, dspõese habtualmete de dados potuas, obtdos a partr
Revisão de Estatística X = X n
Revsão de Estatístca MÉDIA É medda de tedêca cetral mas comumete usada ara descrever resumdamete uma dstrbução de freqüêca. MÉDIA ARIMÉTICA SIMPLES São utlzados os valores do cojuto com esos guas. + +...
4 Métodos Sem Malha Princípio Básico dos Métodos Sem Malha
4 Métodos Sem Malha Segudo Lu (9), os métodos sem malha trabalham com um cojuto de ós dstrbuídos detro de um domío, assm como com cojutos de ós dstrbuídos sobre suas froteras para represetar, sem dscretzar,
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I
Núcleo das Cêcas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedca, Ed. Físca, Efermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fooaudologa, edca Veterára, uscoterapa, Odotologa, Pscologa EDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I 7 7. EDIDAS DE
Faculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
Faculdade de Tecologa de Cataduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 5. Meddas de Posção cetral ou Meddas de Tedêca Cetral Meddas de posção cetral preocupam-se com a caracterzação e a
ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas
Faculdade de cooma Uversdade Nova de Lsboa STTÍSTIC xame Fal ª Época de Juho de 00 às horas Duração : horas teção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetfque todas as folhas.. Todas as respostas
Estatística Básica - Continuação
Professora Adraa Borsso http://www.cp.utfpr.edu.br/borsso adraaborsso@utfpr.edu.br COEME - Grupo de Matemátca Meddas de Varabldade ou Dspersão Estatístca Básca - Cotuação As meddas de tedêca cetral, descrtas
(1) no domínio : 0 x < 1, : constante não negativa. Sujeita às condições de contorno: (2-a) (2-b) CC2: 0
EXEMPLO MOTIVADO II EXEMPLO MOTIVADO II Método da Apromação Polomal Aplcado a Problemas Udrecoas sem Smetra. Equações Dferecas Ordáras Problemas de Valores o otoro Estrutura Geral do Problema: dy() d y()
Teoria Elementar da Probabilidade. a) Cada experiência poderá ser repetida indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas.
Estatístca 47 Estatístca 48 Teora Elemetar da Probabldade SPECTOS PERTINENTES À CRCTERIZÇÃO DE UM EXPERIÊNCI LETÓRI MODELOS MTEMÁTICOS DETERMINÍSTICOS PROBBILÍSTICOS PROCESSO (FENÓMENO) LETÓRIO - Quado
Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual
Estatístca: Aplcação ao Sesorameto Remoto SER 04 - ANO 08 Estmação Potual Camlo Daleles Reó camlo@dp.pe.br http://www.dp.pe.br/~camlo/estatstca/ Iferêca Estatístca Cosdere o expermeto: retram-se 3 bolas
Projeto e Análise de Algoritmos Recorrências. Prof. Humberto Brandão
Projeto e Aálse de Algortmos Recorrêcas Prof. Humberto Bradão humberto@dcc.ufmg.br Uversdade Federal de Alfeas Laboratóro de Pesqusa e Desevolvmeto LP&D Isttuto de Cêcas Exatas ICEx versão da aula: 0.
MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS
MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS I - INTRODUÇÃO O processo de medda costtu uma parte essecal a metodologa cetífca e também é fudametal para o desevolvmeto e aplcação da própra cêca. No decorrer do seu curso
? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que
Estatístca - Desvo Padrão e Varâca Preparado pelo Prof. Atoo Sales,00 Supoha que tehamos acompahado as otas de quatro aluos, com méda 6,0. Aluo A: 4,0; 6,0; 8,0; méda 6,0 Aluo B:,0; 8,0; 8,0; méda 6,0
Estudo do intervalo de confiança da regressão inversa utilizando o software R
Estudo do tervalo de cofaça da regressão versa utlzado o software R Llae Lopes Cordero João Domgos Scalo. Itrodução Na maora das aplcações evolvedo regressão, determa-se o valor de Y correspodete a um
Construção e Análise de Gráficos
Costrução e Aálse de Gráfcos Por que fazer gráfcos? Facldade de vsualzação de cojutos de dados Faclta a terpretação de dados Exemplos: Egehara Físca Ecooma Bologa Estatístca Y(udade y) 5 15 1 5 Tabela
n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo.
5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 6 Equlíbro e o Potecal de Nerst Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte
Macroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese
Macroecoometra 008. Aula 3 Revsão de estatístca e teste de hpótese 3.5. Estmação No estudo das probabldades, o objetvo é calcular a probabldade de evetos préespecfcados. De agora em date o objetvo muda.
Complexidade Computacional da Determinação da Correspondência entre Imagens
Complexdade Computacoal da Determação da Correspodêca etre Images Adraa Karlstroem Laboratóro de Sstemas Embarcados Departameto de Egehara Mecatrôca Escola Poltécca da Uversdade de São Paulo adraa.karlstroem@pol.usp.br
n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo.
Equlíbro e o Potecal de Nerst 5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 11 Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte
4- Método de Diferenças Finitas Aplicado às Equações Diferenciais Parciais.
MÉTODOS NUMÉRICOS PARA EQUAÇÕES DIFERENCIAIS PARCIAIS 4- Método de Dereças Ftas Alcado às Equações Derecas Parcas. 4.- Aromação de Fuções. 4..- Aromação or Polômos: Iterolação. 4..- Ajuste de Dados: Mímos
Tabela 1 Números de acidentes /mês no Cruzamento X em CG/07. N de acidentes / mês fi f
Lsta de exercícos Gabarto e chave de respostas Estatístca Prof.: Nelse 1) Calcule 1, e para o segute cojuto de valores. A,1,8,0,11,,7,8,6,,9, 1 O úmero que correspode a 5% do rol é o valor. O úmero que
A análise de variância de uma classificação (One-Way ANOVA) verifica se as médias de k amostras independentes (tratamentos) diferem entre si.
Prof. Lorí Va, Dr. http://www. ufrgs.br/~va/ va@mat.ufrgs.br aáse de varâca de uma cassfcação (Oe-Way NOV) verfca se as médas de amostras depedetes (tratametos) dferem etre s. Um segudo tpo de aáse de
Algoritmos de Interseções de Curvas de Bézier com Uma Aplicação à Localização de Raízes de Equações
Algortmos de Iterseções de Curvas de Bézer com Uma Aplcação à Localzação de Raízes de Equações Rodrgo L.R. Madurera Programa de Pós-Graduação em Iformátca, PPGI, UFRJ 21941-59, Cdade Uverstára, Ilha do
Previsão de demanda quantitativa Regressão linear Regressão múltiplas Exemplos Exercícios
Objetvos desta apresetação Plaejameto de produção: de Demada Aula parte Mauro Osak TES/ESALQ-USP Pesqusador do Cetro de Estudos Avaçados em Ecooma Aplcada Cepea/ESALQ/USP de demada quattatva Regressão
7 Análise de covariância (ANCOVA)
Plejameto de Expermetos II - Adlso dos Ajos 74 7 Aálse de covarâca (ANCOVA) 7.1 Itrodução Em algus expermetos, pode ser muto dfícl e até mpossível obter udades expermetas semelhtes. Por exemplo, pode-se
Potenciais termodinâmicos, critérios de espontaneidade e condições de equilíbrio
Potecas termodâmcos crtéros de espotaedade e codções de equlíbro O Prcípo da Etropa Máxma váldo para um sstema solado estabelece um crtéro para determarmos o setdo em que ocorrem os processos de forma
Projeto e Análise de Algoritmos Aula 15: Classes de Complexidade P, NP (GPV 8.1,8.2)
Projeto e Aálse de Algortmos Aula 5: Classes de Complexdade P NP (GPV 8.8.2) DECOM/UFOP 202/2 5º. Período Aderso Almeda Ferrera Materal elaborado por: Adréa Iabrud Taares BCC24/202-2 BCC24/20-2 2 Objetos
( k) Tema 02 Risco e Retorno 1. Conceitos Básicos
FEA -USP Graduação Cêcas Cotábes EAC05 04_0 Profa. Joaíla Ca. Rsco e Retoro. Cocetos Báscos Rotero BE-cap.6 Tema 0 Rsco e Retoro. Cocetos Báscos I. O que é Retoro? II. Qual é o Rsco de um Atvo Idvdual
16 - PROBLEMA DO TRANSPORTE
Prof. Volr Wlhel UFPR TP05 Pesqusa Operacoal 6 - PROBLEMA DO TRANSPORTE Vsa zar o custo total do trasporte ecessáro para abastecer cetros cosudores (destos) a partr de cetros forecedores (orges) a, a,...,
S S S S 5. Uma pessoa deposita em um banco, no fim de cada mês, durante 5 meses, a quantia de R$ 200,00. 1,05 1
CopyMarket.com Todos os dretos reservados. ehuma parte desta publcação poderá ser reproduzda sem a autorzação da Edtora. Título: Matemátca Facera e Comercal utores: Roberto Domgos Mello e Carlos Eduardo
RESOLVENDO MOCHILAS COMPARTIMENTADAS RESTRITAS
RESOLVENDO MOCHILAS COMPARTIMENTADAS RESTRITAS Robso Hoto Uversdade Estadual de Lodra, CCE, Departameto de Matemátca CEP 8605-970, CP 600, foe (43) 337 450, hoto@uel.br Campus Uverstáro, Lodra, PR, Brasl
16/03/2014. IV. Juros: taxa efetiva, equivalente e proporcional. IV.1 Taxa efetiva. IV.2 Taxas proporcionais. Definição:
6// IV. Juros: taxa efetva, equvalete e proporcoal Matemátca Facera Aplcada ao Mercado Facero e de Captas Professor Roaldo Távora IV. Taxa efetva Defção: É a taxa de juros em que a udade referecal de seu
Como CD = DC CD + DC = 0
(9-0 www.eltecampas.com.br O ELITE RESOLVE IME 008 MATEMÁTICA - DISCURSIVAS MATEMÁTICA QUESTÃO Determe o cojuto-solução da equação se +cos = -se.cos se + cos = se cos ( se cos ( se se.cos cos + + = = (
REGESD Prolic Matemática e Realidade- Profª Suzi Samá Pinto e Profº Alessandro da Silva Saadi
REGESD Prolc Matemátca e Realdade- Profª Suz Samá Pto e Profº Alessadro da Slva Saad Meddas de Posção ou Tedêca Cetral As meddas de posção ou meddas de tedêca cetral dcam um valor que melhor represeta
DEFINIÇÃO DE UMA LISTA DE COMPRA DE ITENS DE DEMANDA INTERMITENTE UTILIZANDO UM MODELO DE GESTÃO DE PORTFÓLIOS
Smpóso Braslero de Pesqusa Operacoal A Pesqusa Operacoal a busca de efcêca os servços públcos e/ou prvados DEFINIÇÃO DE UMA LISTA DE COMPA DE ITENS DE DEMANDA INTEMITENTE UTILIZANDO UM MODELO DE GESTÃO
50 Logo, Número de erros de impressão
Capítulo 3 Problema. (a) Sedo o úmero médo de erros por pága, tem-se: 5 + + 3 + 3 + 4 33,66 5 5 Represetado o úmero medao de erros por md, tem-se, pela ordeação dos valores observados, que os valores de
Conceitos básicos de metrologia. Prof. Dr. Evandro Leonardo Silva Teixeira Faculdade UnB Gama
Prof. Dr. Evadro Leoardo Slva Teera Faculdade UB Gama Metrologa: Cêca que abrage os aspectos teórcos e prátcos relatvos a medção; Descreve os procedmetos e métodos para determar as certezas de medções;
Prof. Eugênio Carlos Stieler
UNEMAT Uversdade do Estado de Mato Grosso Matemátca Facera http://www2.uemat.br/eugeo SÉRIE DE PAGAMENTOS 1. NOÇÕES SOBRE FLUXO DE CAIXA Prof. Eugêo Carlos Steler Estudar sem racocar é trabalho perddo
TUTORIAL CONVIDADO GERAÇÃO DE COLUNAS EM CARACTERES 1
Pesqusa Operacoal para o Desevolvmeto Vol. 9,. 1, p. 1-9, 2017 ISSN 1984-3534 UORIAL CONVIDADO GERAÇÃO DE COLUNAS EM 17.500 CARACERES 1 José Valéro de Carvalho a * a Departameto de Produção e Sstemas -
Oitava Lista de Exercícios
Uversdade Federal Rural de Perambuco Dscpla: Matemátca Dscreta I Professor: Pablo Azevedo Sampao Semestre: 07 Otava Lsta de Exercícos Lsta sobre defções dutvas (recursvas) e prova por dução Esta lsta fo
MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1
MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO A Estatístca é uma técca que egloba os métodos cetícos para a coleta, orgazação, apresetação, tratameto e aálse de dados. O objetvo da Estatístca é azer com que dados dspersos
ATRIBUIÇÃO DE ANTENAS A COMUTADORES EM REDES DE TELEFONIA CELULAR
ATRIBUIÇÃO DE ATEAS A COMUTADORES EM REDES DE TELEFOIA CELULAR Edso Luz Fraça See Uversdade Estadual Paulsta UESP Faculdade de Egehara de Guaratguetá FEG 256-40 Guaratguetá, SP elfsee@feg.uesp.br Luz Atoo
Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES
Cemátca da Posção de Robôs Mapuladores Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES A cemátca de um robô mapulador é o estudo da posção e da velocdade do seu efetuador e dos seus lgametos. Quado
5 Critérios para Análise dos Resultados
5 Crtéros para Aálse dos Resultados Este capítulo tem por objetvos forecer os crtéros utlzados para aálse dos dados ecotrados a pesqusa, bem como uma vsão geral dos custos ecotrados e a forma de sua evolução
Estatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão
Estatístca Descrtva Meddas estatístcas: Localzação, Dspersão Meddas estatístcas Localzação Dspersão Meddas estatístcas - localzação Méda artmétca Dados ão agrupados x x Dados dscretos agrupados x f r x
DECOMPOSIÇÕES LAGRANGEANAS PARA O PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO QUADRÁTICA BINÁRIA IRRESTRITA
versão mpressa ISSN 0101-7438 / versão ole ISSN 1678-5142 DECOMPOSIÇÕES LAGRANGEANAS PARA O PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO QUADRÁTICA BINÁRIA IRRESTRITA Geraldo Regs Maur* Lab. Assocado de Computação e Matemátca
MÉTODO DUAL SIMPLEX COM A REGRA STEEPEST-EDGE PARA RESOLVER PROBLEMAS LINEARES CANALIZADOS
A esusa Oeracoal e os Recursos Reováves 4 a 7 de ovembro de 3, atal-r MÉODO DUAL SIMPLEX COM A REGRA SEEPES-EDGE PARA RESOLVER PROLEMAS LIEARES CAALIZADOS Rcardo Slvera Sousa Marcos ereu Areales Deartameto
Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas
Sumáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - Sstemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. -
Métodos de pontos interiores com estratégia de barreira logarítmica modificada em problemas multiobjetivo de despacho econômico e ambiental
Métodos de potos terores com estratéga de barrera logarítmca modfcada em problemas multobetvo de despacho ecoômco e ambetal Améla de Lorea Staza Atoo Roberto Balbo Leoardo Nepomuceo Edméa Cássa Baptsta
Computação das Medidas de Tendência Central e Dispersão Intervalares em Java
V ERMAC-R o Ecotro Regoal de Matemátca Aplcada e Computacoal 9- de outubro de 00 Uersdade Potguar Natal/RN Computação das Meddas de Tedêca Cetral e Dspersão Iteralares em Jaa Laís M. Nees, Elaqum L. S.
Métodos iterativos. Capítulo O Método de Jacobi
Capítulo 4 Métodos teratvos 41 O Método de Jacob O Método de Jacob é um procedmeto teratvo para a resolução de sstemas leares Tem a vatagem de ser mas smples de se mplemetar o computador do que o Método
Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas
umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - stemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. - Vetor
Prof. Eugênio Carlos Stieler
http://www.uemat.br/eugeo Estudar sem racocar é trabalho 009/ TAXA INTERNA DE RETORNO A taa tera de retoro é a taa que equalza o valor presete de um ou mas pagametos (saídas de caa) com o valor presete
APLICAÇÃO DO MÉTODO DE ELEMENTOS DE CONTORNO AO PROBLEMA DA RADIAÇÃO ACÚSTICA
APLICAÇÃO DO MÉTODO DE ELEMENTO DE CONTORNO AO PROBLEMA DA RADIAÇÃO ACÚTICA Marco Eustáquo Mara Resumo: A preocupação com o ruído as comudades urbaas cresceu as últmas décadas com o aumeto do úmero de
Bruno Hott Algoritmos e Estruturas de Dados I DECSI UFOP. Aula 10: Ordenação
Bruo Hott Algortmos e Estruturas de Dados I DECSI UFOP Aula 10: Ordeação O Crtéro de Ordeação Ordea-se de acordo com uma chave: typedef t TChave; typedef struct{ TChave chave; /* outros compoetes */ Item;
ANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS
ANÁLISE DE ERROS A oservação de um feómeo físco ão é completa se ão pudermos quatfcá-lo. Para é sso é ecessáro medr uma propredade físca. O processo de medda cosste em atrur um úmero a uma propredade físca;
Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 6 (montgomery)
Cotrole Estatístco de Qualdade Capítulo 6 (motgomery) Gráfcos de Cotrole para Atrbutos Itrodução Mutas característcas da qualdade ão podem ser represetadas umercamete. Nestes casos, classfcamos cada tem
Econometria: 3 - Regressão Múltipla
Ecoometra: 3 - Regressão Múltpla Prof. Marcelo C. Mederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. Marco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo de regressão
GERAÇÃO DE PADRÕES DE CORTE PRODUTIVOS PARA A INDÚSTRIA DE MÓVEIS
Pesqusa Operacoal a Socedade: Educação, Meo Ambete e Desevolvmeto 2 a 5/09/06 Goâa, GO GERAÇÃO DE PADRÕES DE CORTE PRODUTIVOS PARA A INDÚSTRIA DE MÓVEIS Altamr G. de Fgueredo Socorro Ragel DCCE / IBILCE
Fundamentos de Matemática I FUNÇÕES POLINOMIAIS4. Licenciatura em Ciências USP/ Univesp. Gil da Costa Marques
FUNÇÕES POLINOMIAIS4 Gl da Costa Marques Fudametos de Matemátca I 4.1 Potecação de epoete atural 4. Fuções polomas de grau 4. Fução polomal do segudo grau ou fução quadrátca 4.4 Aálse do gráfco de uma
DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA
7 DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA Cosdere-se uma população fta costtuída por N elemetos dstrbuídos por duas categoras eclusvas e eaustvas de dmesões M e N M, respectvamete. Os elemetos da prmera categora
II. Propriedades Termodinâmicas de Soluções
II. Propredades Termodâmcas de Soluções 1 I. Propredades Termodâmcas de Fludos OBJETIVOS Eteder a dfereça etre propredade molar parcal e propredade de uma espéce pura Saber utlzar a equação de Gbbs-Duhem
MÉTODOS DE GERAÇÃO DE COLUNAS PARA PROBLEMAS DE ATRIBUIÇÃO
MÉTODOS DE GERAÇÃO DE COLUNAS PARA PROBLEMAS DE ATRIBUIÇÃO Edso Luz Fraça See UNESP Campus de Guaratguetá Faculdade de Egehara E-mal: elfsee@feg.uesp.br Luz Atoo Noguera Lorea INPE Isttuto Nacoal de Pesqusas
Confiabilidade Estrutural
Professor Uversdade de Brasíla Departameto de Egehara Mecâca Programa de Pós graduação em Itegrdade Estrutural Algortmo para a Estmatva do Idce de Cofabldade de Hasofer-Ld Cofabldade Estrutural Jorge Luz
CAPÍTULO 5. Ajuste de curvas pelo Método dos Mínimos Quadrados
CAPÍTULO Ajuste de curvas pelo Método dos Mímos Quadrados Ajuste Lear Smples (ou Regressão Lear); Ajuste Lear Múltplo (ou Regressão Lear Múltpla); Ajuste Polomal; Regressão Não Lear Iterpolação polomal
x n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População
ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://.ufrgs.br/~val/ Orgazação; Resumo; Apresetação. Cojuto de dados: Amostra ou População Um cojuto de dados é resumdo de acordo com
13 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL
3 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL Como vto em amotragem o prmero bmetre, etem fatore que fazem com que a obervação de toda uma população em uma pequa eja mpratcável, muta veze em vrtude