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O presente manuscrito, apresenta grandes melhorias em compara‡Æo a processos de análise por Busca Direta de métodos sem avalia‡Æo de derivadas. O Método ilustrado utiliza um processo que leva em considera‡Æo a curvatura da linha da dire‡Æo de busca através de linhas secantes avaliadas ao longo da Dire‡Æo de Busca. O método apresentado foi nomeado MONCAS (Método de Otimiza‡Æo NÆo Linear por Análise Secante). Esta metodologia de avalia‡Æo se mostrou uma alternativa interessante como uma Metaheurística de avalia‡Æo de ótimos de fun‡äes nÆo lineares. O texto faz compara‡äes com o Método de Otimiza‡Æo por Símplices de Nelder-Mead, o Método de Busca PadrÆo de Torczon e o Método MONCAS. Adicionalemnte, algumas maneiras rápidas de avalia‡Æo e gera‡Æo de Simplíces e Dire‡äes de Busca também sÆo apresentadas, e demonstradas. As avalia‡äes de desempenho sÆo executadas com os problemas-teste de Moré.

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Possui gradua‡Æo em Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2007) e mestrado em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2009). Tem experiência na área de Ciência da Computa‡Æo, com ênfase em Matemática da Computa‡Æo.

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