Algoritmos Estocásticos
Código
9911
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento
Departamento de Matemática
Créditos
6.0
Professor responsável
Manuel Leote Tavares Inglês Esquível
Língua de ensino
Português
Objectivos
Os algoritmos de pesquisa estocástica desempenham um papel chave na modelação de métodos estatísticos de otimização
Conteúdo
- Modelação Markoviana: Sucessões recorrentes aleatórias; Cadeias de Markov; Simulação por Cadeias de Markov; Martingalas e Tempos de Paragem; Difusões Estáveis.
- Estimação recursiva para modelos lineares: o algoritmo de Robbins-Monro; Causalidade e Excitação; modelos ARMAX; Identificação Linear e Rastreio.
- Aproximação Estocástica para Determinação não Linear de Raízes de Equações: Estabilidade; Identificação não Linear e Controlo.
- Método do Gradiente Estocástico.
- Recozimento Simulado: Recozimento Simulado num Espaço Finito; Recozimento Simulado Vectorial.
- Algoritmos Genéticos.
Bibliografia
- Spall, C. J. (2003) Introduction to Stochastic Search and Optimization, John Wiley & Sons.
- Duflo, M. (1997) Random Iterative Models, Springer.
- Duflo, M. (1996) Algorithmes Stochastiques, Springer.
- Madras, N. (2002) Lectures on Monte Carlo Methods, American Mathematical Society.
- Benaïm, M., El Karoui, N. (2004) Promenade Aléatoire, Les éditions de L’École Polytechnique.