| Revista: | Ingeniería y universidad |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000336179 |
| ISSN: | 0123-2126 |
| Autores: | Velásquez Henao, Juan1 Pulgarín Agudelo, Yeiny1 Castaño Arias, Eliana1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Medellín, Antioquia. Colombia |
| Año: | 2011 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 15 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 61-76 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | En este artículo se presenta el novedoso método de Monte Carlo para explorar funciones no lineales n-dimensionales definidas en un dominio compacto que es transformado al hipercubo unitario [0; 1]n. En esta aproximación se usa la distribución beta para generar muestras aleatorias; entre tanto, los parámetros de la distribución (alfa y beta) son ajustados dinámicamente, tal que en las primeras iteraciones la distribución beta es similar a la distribución uniforme. En las últimas iteraciones, la distribución beta es centrada en el mínimo conocido y la varianza es cercana a cero, tal que únicamente el vecindario alrededor del óptimo es muestreado. El método propuesto es probado usando cuatro funciones bien conocidas |
| Resumen en inglés | This paper presents an innovating Monte Carlo method for exploring n-dimensional non-linear functions defined in a compact domain which is transformed to the hypercube [0;1]n. This approach uses the beta distribution for generating random samples. Te distribution parameters, named alpha and beta, are dynamically adjusted so that, in the first iterations, the beta distribution looks like the uniform distribution. ; in the last iterations, the beta distribution is centered in the known minimum and the variance is near zero, so that only the neighborhood around the optimum is sampled. The method proposed is tested through four well known benchmark functions |
| Resumen en portugués | Neste artigo, apresenta-se um novo método Monte Carlo para explorar funções não lineares n-dimensionais definidas em um domínio compacto que é transformado ao hipercubo unitário [0; 1]n. Nesta aproximação utiliza-se a distribuição beta para gerar amostras aleatórias; contudo, os parâmetros da distribuição (alfa e beta) são ajustados dinamicamente, de modo que nas primeiras iterações a distribuição seja similar à distribuição uniforme. Nas últimas iterações, a distribuição beta é centrada no mínimo conhecido e a variância é próxima a zero, de modo que somente a vizinhança em torno do ótimo é amostrada. O método proposto é testado com quatro funções de teste bem conhecido |
| Disciplinas: | Ingeniería, Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Heurística, Método Monte Carlo, Optimización combinatoria |
| Keyword: | Engineering, Mathematics, Applied mathematics, Heuristics, Monte Carlo method, Combinatory optimization |
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