<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
< oai_dc:dc schemaLocation =" http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd " >
< dc:title lang =" en-US " > Application of the Monte Carlo Scanning method to the allocation of anti-aircraft artillery </ dc:title >
< dc:title lang =" pt-BR " > Aplicação do método Monte Carlo Scanning à alocação de artilharia antiaérea </ dc:title >
< dc:creator > J. Vieira, Wilson </ dc:creator >
< dc:creator > D. Caldeira, Alexandre </ dc:creator >
< dc:subject lang =" en-US " > Monte Carlo simulation </ dc:subject >
< dc:subject lang =" en-US " > Allocation of antiaircraft artillery </ dc:subject >
< dc:subject lang =" en-US " > Operationalanalysis </ dc:subject >
< dc:subject lang =" pt-BR " > Simulacao Monte Carlo </ dc:subject >
< dc:subject lang =" pt-BR " > Alocacao de artilharia antiaerea </ dc:subject >
< dc:subject lang =" pt-BR " > Analise operacional </ dc:subject >
< dc:description lang =" en-US " > The Monte Carlo Scanning Method was developed in the Decision Support Systems Subdivision of the Institute for Advanced Studies to explore the speed of modern computers. The strategy used to address optimization problems has as its principle the thorough random sampling of the domain and the evaluation of the objective function. The Monte Carlo Scanning Method is applied to an antiaircraft artillery allocation problem. The results obtained for the analyzed problem are identical to the results of the literature, which used Dynamic Programming. Simplicity, ease of implementation, and the ability to quickly find maximized solutions indicate that the Monte Carlo Scanning Method can be considered as a powerful computational simulation tool for military decision support systems. </ dc:description >
< dc:description lang =" pt-BR " > O Método Monte Carlo Scanning foi desenvolvido na Subdivisão de Sistemas de Apoio à Decisão, do Instituto de Estudos Avançados, visando explorar a velocidade dos computadores atuais. A estratégia usada para abordar problemas de otimização tem como princípio a amostragem aleatóriaexaustiva do domínio e a avaliação da função objetivo. O Método Monte Carlo Scanning é aplicado a um problema de alocação de artilharia antiaérea. Os resultados obtidos para o problema analisado são idênticos aos resultados da literatura, que utilizaram Programação Dinâmica. A simplicidade, a facilidade de implementação e a capacidade de encontrar rapidamente soluções maximizadas indicam que o Método Monte Carlo Scanning pode ser considerado como uma poderosa ferramenta de simulação computacional para sistemas de apoio à decisão militar. </ dc:description >
< dc:publisher lang =" pt-BR " > Instituto Militar de Engenharia (IME) </ dc:publisher >
< dc:date > 2022-10-31 </ dc:date >
< dc:type > info:eu-repo/semantics/article </ dc:type >
< dc:type > info:eu-repo/semantics/publishedVersion </ dc:type >
< dc:format > application/pdf </ dc:format >
< dc:format > application/pdf </ dc:format >
< dc:identifier > http://ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/10834 </ dc:identifier >
< dc:source lang =" en-US " > Revista Militar de Ciência e Tecnologia; Vol. 39 No. 1 (2022): Revista Militar de Ciência e Tecnologia; 10-14 </ dc:source >
< dc:source lang =" es-ES " > Revista Militar de Ciência e Tecnologia; Vol. 39 Núm. 1 (2022): Revista Militar de Ciência e Tecnologia; 10-14 </ dc:source >
< dc:source lang =" pt-BR " > Revista Militar de Ciência e Tecnologia; v. 39 n. 1 (2022): Revista Militar de Ciência e Tecnologia; 10-14 </ dc:source >
< dc:source > 2316-4522 </ dc:source >
< dc:source > 0102-3543 </ dc:source >
< dc:language > por </ dc:language >
< dc:language > eng </ dc:language >
< dc:relation > http://ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/10834/8728 </ dc:relation >
< dc:relation > http://ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/10834/8739 </ dc:relation >
< dc:rights lang =" pt-BR " > Copyright (c) 2022 Wilson Vieira, Alexandre Caldeira </ dc:rights >
< dc:rights lang =" pt-BR " > https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 </ dc:rights >
</ oai_dc:dc >