Optimización de Monte Carlo usando la distribución beta
En este artículo se presenta un método Monte Carlo novedoso para explorar funciones no lineales n-dimensionales definidas en un dominio compacto que es transformado al hipercubo unitario . En esta aproximación se usa la distribución beta para generar muestras aleatorias; los parámetros de la distrib...
- Autores:
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Velásquez Henao, Juan
Pulgarín Agudelo, Yeiny
Castaño Arias, Eliana
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/25667
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1135
http://hdl.handle.net/10554/25667
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | En este artículo se presenta un método Monte Carlo novedoso para explorar funciones no lineales n-dimensionales definidas en un dominio compacto que es transformado al hipercubo unitario . En esta aproximación se usa la distribución beta para generar muestras aleatorias; los parámetros de la distribución, llamados 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 de prueba bien conocidas |
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