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| Registros recuperados : 26 | |
| 4. |  | SOUZA, O. R. G. de; SOUZA, J. D. F. de; CAMPEÃO, P.; JACINTO, L. C. Agricultura familiar no MS: entre resultados expressivos e decisões politicas deficientes. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 50., 2012, Vitória. Agricultura e desenvolvimento rural com sustentabilidade. Vitória: Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia RuraL, 2012. 11 f. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 9. | | VINHOLIS, M. de M. B.; SOUZA, J. D. F. de; SOUZA FILHO, H. M. de. Integração na cadeia de suprimentos da carne bovina: um caso brasileiro. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 30., 2010, São Carlos, SP. Maturidade e desafios da engenharia de produção: competividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente - anais. São Carlos: ABEPRO, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 13. | | BELCHIOR, E. B.; SOUZA, J. D. F. de; ALMEIDA, H. C. G. de; MORAIS, O. R. de; SHIOTSUKI, L. A importância do perfil socioeconômico de criadores de ovinos de corte na elaboração de políticas públicas. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 52., 2014, Goiânia. Heterogeneidade e suas implicações no rural brasileiro: anais. Goiânia: Sober, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Pesca e Aquicultura. |
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| 14. | | BELCHIOR, E. B.; SOUZA, J. D. F. de; ALMEIDA, H. C. G. de; MORAIS, O. R. de; SHIOTSUKI, L. A importância do perfil socioeconômico de criadores de ovinos de corte na elaboração de políticas públicas. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 52., 2014, Goiânia. Heterogeneidade e suas implicações no rural brasileiro: anais. Goiânia: Sober, 2014. 17 f.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 17. | | SOUZA, J. D. F. de; GUIMARAES, V. P.; MAGALHAES, K. A.; BARBOSA, C. M. P.; MARTINS, E. C.; HOLANDA FILHO, Z. F.; MENDES, M. E. P. Embrapa Caprinos e Ovinos. Boletim Ativos de Ovinos e Caprinos, Brasília, DF, v. 3, n. 2, p. 1-2, jul. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 18. | | MARTINS, E. C.; MAGALHAES, K. A.; SOUZA, J. D. F. de; GUIMARAES, V. P.; BARBOSA, C. M. P.; HOLANDA FILHO, Z. F. Cenários mundial e nacional da caprinocultura e da ovinocultura. Boletim Ativos de Ovinos e Caprinos, Brasília, DF, v. 3, n. 2, p. 3-6, jul. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 19. | | ABREU, U. G. P. de; LIMA, L. D. de; ALBUQUERQUE, F. H. M. A. R. de; SOUZA, J. D. F. de; GOMES, E. G. Avaliação da eficiência de produtores do semiárido, por meio de análise envoltória de dados (DEA) com restrições aos pesos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AGROPECUÁRIA SUSTENTÁVEL., 9.; CONGRESSO INTERNACIONAL DE AGROPECUÁRIA SUSTENTÁVEL, 6. Viçosa. Ciência, tecnologia e inovação para o desenvolvimento agropecuário sustentável: anais...Viçosa: UFV, 2018. Não paginado. SIMBRAS.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Pantanal. |
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| Registros recuperados : 26 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
20/03/2008 |
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Data da última atualização: |
29/06/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
SILVA, O. D. D. da. |
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Afiliação: |
OZANIVAL DARIO DANTAS DA SILVA. |
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Título: |
Avaliação de métodos para parametrização de modelos aplicados em sistemas agropecuários. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
2007. |
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Páginas: |
85 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado) - Escola de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia.
Co-orientador: Luis Gustavo Barioni. |
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Conteúdo: |
Modelos matemáticos são representações de fenômenos naturais, consideradas indispensáveis, atualmente, para expressão do conhecimento científico, possibilitando novas descobertas, avaliação de conceitos e o desenvolvimento de sistemas de apoio a decisões. A parametrização, também chamada de ajuste ou identificação de parâmetros é, por sua vez, um dos processos mais essenciais na modelagem matemática e na identificação de sistemas, uma vez que o estabelecimento de valores adequados para os parâmetros é uma dos requisitos básicos para que o modelo possa representar realisticamente o comportamento do sistema. Na tentativa de aprimorar a acurácia do modelo modelistas empregam métodos de otimização numérica para a estimativa de parâmetros. Diversos métodos de otimização vem sendo criados, para esse e outros propósitos, e aplicados à parametrização de modelos ao longo do tempo, na tentativa de encontrar, mais eficientemente, soluções mais confiáveis. Nesse contexto, este trabalho objetivou comparar alguns desses métodos e ranqueá-los quanto à eficiência, eficácia, confiabilidade e robustez. Para isso foram criados índices para quantificar a confibilidade e a robustez de um método. Os resultados mostraram que tais índices são bastante úteis e ferramentas promissores para a comparação de métodos de otimização. Foram comparados os métodos: Downhill Simplex (DS), Quasi-Newton (QN), e Estratégia Evolutiva (EE) com duas estratégias de seleção (ES e ES ), na parametrização dos modelos Oltjen, van Genuchten e Beta. Os resultados definiram que o melhor método para parametrizar o modelo Beta é o DS por apresentar-se como o mais eficiente, o mais eficaz e o mais confiável. QN foi mais eficaz e mais confiável para parametrizar o modelo de van Genuchten, porém não foi o mais eficiente. Para o modelo Oltjen os métodos DS e QN foram igualmente eficazes e superiores à EE. Entretanto, o método DS foi o mais eficiente. Foi concluído, portanto, que o desempenho do método esteve fortemente relacionado ao problema (modelo + dados), pois os métodos não apresentaram repetibilidade quanto ao ranking de confiabilidade para diferentes modelos, com exceção da EE , que ranqueou duas vezes como o segundo método mais confiável. A EE mostrou-se mais promissora que a EE para a parametrização dos modelos matemáticos testados. Dentro dos critérios adotados, nenhum dos métodos de otimização testados foi considerado robusto para a parametrização dos modelos. MenosModelos matemáticos são representações de fenômenos naturais, consideradas indispensáveis, atualmente, para expressão do conhecimento científico, possibilitando novas descobertas, avaliação de conceitos e o desenvolvimento de sistemas de apoio a decisões. A parametrização, também chamada de ajuste ou identificação de parâmetros é, por sua vez, um dos processos mais essenciais na modelagem matemática e na identificação de sistemas, uma vez que o estabelecimento de valores adequados para os parâmetros é uma dos requisitos básicos para que o modelo possa representar realisticamente o comportamento do sistema. Na tentativa de aprimorar a acurácia do modelo modelistas empregam métodos de otimização numérica para a estimativa de parâmetros. Diversos métodos de otimização vem sendo criados, para esse e outros propósitos, e aplicados à parametrização de modelos ao longo do tempo, na tentativa de encontrar, mais eficientemente, soluções mais confiáveis. Nesse contexto, este trabalho objetivou comparar alguns desses métodos e ranqueá-los quanto à eficiência, eficácia, confiabilidade e robustez. Para isso foram criados índices para quantificar a confibilidade e a robustez de um método. Os resultados mostraram que tais índices são bastante úteis e ferramentas promissores para a comparação de métodos de otimização. Foram comparados os métodos: Downhill Simplex (DS), Quasi-Newton (QN), e Estratégia Evolutiva (EE) com duas estratégias de seleção (ES e ES ), na parametrização dos modelos Ol... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Estratégia evolutiva; Otimização. |
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Thesagro: |
Modelo matemático. |
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Thesaurus NAL: |
Mathematical models. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/77720/1/dantas-01.pdf
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Marc: |
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520 $aModelos matemáticos são representações de fenômenos naturais, consideradas indispensáveis, atualmente, para expressão do conhecimento científico, possibilitando novas descobertas, avaliação de conceitos e o desenvolvimento de sistemas de apoio a decisões. A parametrização, também chamada de ajuste ou identificação de parâmetros é, por sua vez, um dos processos mais essenciais na modelagem matemática e na identificação de sistemas, uma vez que o estabelecimento de valores adequados para os parâmetros é uma dos requisitos básicos para que o modelo possa representar realisticamente o comportamento do sistema. Na tentativa de aprimorar a acurácia do modelo modelistas empregam métodos de otimização numérica para a estimativa de parâmetros. Diversos métodos de otimização vem sendo criados, para esse e outros propósitos, e aplicados à parametrização de modelos ao longo do tempo, na tentativa de encontrar, mais eficientemente, soluções mais confiáveis. Nesse contexto, este trabalho objetivou comparar alguns desses métodos e ranqueá-los quanto à eficiência, eficácia, confiabilidade e robustez. Para isso foram criados índices para quantificar a confibilidade e a robustez de um método. Os resultados mostraram que tais índices são bastante úteis e ferramentas promissores para a comparação de métodos de otimização. Foram comparados os métodos: Downhill Simplex (DS), Quasi-Newton (QN), e Estratégia Evolutiva (EE) com duas estratégias de seleção (ES e ES ), na parametrização dos modelos Oltjen, van Genuchten e Beta. Os resultados definiram que o melhor método para parametrizar o modelo Beta é o DS por apresentar-se como o mais eficiente, o mais eficaz e o mais confiável. QN foi mais eficaz e mais confiável para parametrizar o modelo de van Genuchten, porém não foi o mais eficiente. Para o modelo Oltjen os métodos DS e QN foram igualmente eficazes e superiores à EE. Entretanto, o método DS foi o mais eficiente. Foi concluído, portanto, que o desempenho do método esteve fortemente relacionado ao problema (modelo + dados), pois os métodos não apresentaram repetibilidade quanto ao ranking de confiabilidade para diferentes modelos, com exceção da EE , que ranqueou duas vezes como o segundo método mais confiável. A EE mostrou-se mais promissora que a EE para a parametrização dos modelos matemáticos testados. Dentro dos critérios adotados, nenhum dos métodos de otimização testados foi considerado robusto para a parametrização dos modelos.
650 $aMathematical models
650 $aModelo matemático
653 $aEstratégia evolutiva
653 $aOtimização
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