Repositorio criado para meus estudos de Programação Otimizada.

Metodo Proposto:

• Metodo de Monte Carlo que utiliza simulações aleatórias para resolver problemas complexos.

Tecnologias usadas:

• Python

Bibliotecas utilizadas:

• NumPy: Biblioteca que permite a manipulação eficiente de arrays e operações matemáticas.
• Pandas: Biblioteca para manipulação e análise de dados, fornece DataFrames.
• Matplotlib: Biblioteca de visualização de dados em Python, permitindo a criação de gráficos.
• Random: Biblioteca para gerar números aleatórios.

Grafico de Frequência da simulação proposta:

Metodo Proposto:

• Solver que é um programa complementar do excel para ser usado em análise de hipóteses.

Objetivo:

• O solver é otimo para encontrar um valor ótimo (Maximo ou Minimo) para uma fórmula em uma célula, chamada célula objetiva.

Funcionamento:

• Solver trabalha com um grupo de células, chamadas variáveis ​​de decisão ou simplesmente células variáveis ​​que são usadas no cálculo das fórmulas nas células objetivas e de restrição. O Solver ajusta os valores nas células de variáveis ​​de decisão para satisfazer os limites nas células de restrição e produzir o resultado desejado para a célula objetiva.