A comercialização de energia elétrica de fontes renováveis, ordinariamente, constitui-se uma atividade em que as operações são estruturadas sob condições de incerteza, por exemplo, em relação ao preço \"spot\" no mercado de curto prazo e a geração de energia dos empreendimentos. Deriva desse fato a busca dos agentes pela formulação de estratégias e utilização de ferramentais para auxiliá-los em suas tomadas de decisão, visando não somente o retorno financeiro, mas também à mitigação dos riscos envolvidos. Análises de investimentos em fontes renováveis compartilham de desafios similares. Na literatura, o estudo da tomada de decisão considerada ótima sob condições de incerteza se dá por meio da aplicação de técnicas de programação estocástica, que viabiliza a modelagem de problemas com variáveis randômicas e a obtenção de soluções racionais, de interesse para o investidor. Esses modelos permitem a incorporação de métricas de risco, como por exemplo, o Conditional Value-at-Risk, a fim de se obter soluções ótimas que ponderem a expectativa de resultado financeiro e o risco associado da operação, onde a aversão ao risco do agente torna-se um condicionante fundamental. O objetivo principal da Tese - sob a ótica dos agentes geradores, consumidores e comercializadores - é: (i) desenvolver e implementar modelos de otimização em programação linear estocástica com métrica CVaR associada, customizados para cada um desses agentes; e (ii) aplicá-los na análise estratégica de operações como forma de apresentar alternativas factíveis à gestão das atividades desses agentes e contribuir com a proposição de um instrumento conceitualmente robusto e amigável ao usuário, para utilização por parte das empresas. Nesse contexto, como antes frisado, dá-se ênfase na análise do risco financeiro dessas operações por meio da aplicação do CVaR e com base na aversão ao risco do agente. Considera-se as fontes renováveis hídrica e eólica como opções de ativos de geração, de forma a estudar o efeito de complementaridade entre fontes distintas e entre sites distintos da mesma fonte, avaliando-se os rebatimentos nas operações. / The renewable energy trading, ordinarily, is an activity in which mostly operations are structured under uncertainty conditions, for instance, in relation to the energy spot price and assets generation. Derives from this fact the search of the agents for strategies formulation based on computational tools to assist their decision-making process, not only seeking financial returns, but also to mitigate the risks involved. Investments analysis in renewable sources share the same challenges. In the literature, the study of optimal decision-making under uncertainty conditions is made through the application of stochastic programming techniques, which enable modeling problems with random variables and find rational solutions. These models allow the incorporation of risk metrics, as the \"Conditional Value-at-Risk (CVaR)\", to provide optimal solutions that weigh the expected financial results and the associated risk, in which the agent\'s risk-aversion becomes an essential condition for defining the operation strategy. From the perspective of generators, consumers and traders agents, the main purposes of this thesis are: (i) to develop customized optimization models with CVaR metric associated, optimized in stochastic linear programming; and (ii) to apply the models for strategic analysis of operations under the risk-return binomial, focusing on the management activities of each of these agents, and considering renewable sources as option. In this context, the emphasis is on analysis of the operations financial risks through the application of CVaR and based on the agent\'s risk-aversion level. Furthermore, the hydro and wind renewables sources are options of generation assets in order to study the seasonal generation complementarity effect among them and the consequences on energy trading strategies.

A energia elétrica constitui um dos propulsores da economia de um país, assumindo um papel extremamente importante e estratégico, pois influi diretamente na capacidade produtiva. A expansão da produção de energia elétrica não se consegue somente com medidas de curto prazo, pois as obras deste setor demandam um longo tempo de execução, medido em anos e dependendo da magnitude da obra, o prazo pode até superar uma década. O parque gerador nacional é constituído predominantemente por usinas hidroelétricas, complementado por usinas térmicas que utilizam diversas fontes de combustível, havendo a necessidade de minimizar a produção das térmicas, em virtude do alto custo de geração, em relação ao custo de geração hidroelétrica. Garantir o suprimento da demanda futura de energia elétrica é uma tarefa complexa de planejamento que basicamente, depende da análise de dois cenários que se compõem: o primeiro cenário é o que desenha o crescimento futuro da economia e neste caso, desde que não ocorram fatos extraordinários como o recente crescimento econômico experimentado pela China, a previsão da demanda não acarreta surpresa de grande significância; o segundo cenário, traz como característica a incerteza, uma vez que a produção das hidroelétricas depende da quantidade de água disponível dos cursos de água, que por sua vez, depende do regime de chuvas passado e corrente. O índice pluviométrico é um dado estocástico, ocorrendo ao sabor da probabilidade, o que remete a um estudo de casos e seus desdobramentos, acarretando um leque de possibilidades de estados muito grande, dificultando as análises sobre a previsão futura. Planejar o setor elétrico compreende prever um crescimento de demanda e equipar o setor com máquinas de geração, necessárias para atender a demanda, com uma margem de risco calculada. Para isto, utilizam-se modelos de simulação que possibilitem o exercício de previsão, combinando-se os dois cenários citados, visualizando os estados sub seqüentes, decorrentes de decisões tomadas. A dificuldade desta tarefa é devida à quantidade de alternativas da situação futura, resultante de um fenômeno combinatório de possibilidades que exige para simulação dos modelos, não só uma grande capacidade de processamento dos computadores como também, uma estratégia de tratamento do problema, baseada em processos numéricos especializados e dirigidos a este tipo de problema. Dada a importância e magnitude deste assunto, qualquer esforço que venha a contribuir para uma melhoria do planejamento do setor elétrico, traz benefícios significativos, o que corrobora com os propósitos desta tese, que busca em primeiro lugar, propor soluções técnicas viáveis e econômicas para o problema de otimização da geração de energia elétrica, e em segundo lugar, apresentar uma solução para este tipo de problema, com uma abordagem inovadora, provida de um potencial significativo para aplicação em muitos outros tipos de problemas similares. / Electrical power could be considered as one of the economy propulsion vector of a country, assuming extremely important and strategic role because it makes direct influence to the production capacity. The expansion of electrical energy production could not only be done in a short time because constructions in this area take many years and could require more then a decade depending on the magnitude of them. The national power generation group is constituted mainly by hydro power plants complemented by thermal power plants which use several kinds of fuel which generation cost is high, if compared to hydro power generation, and should be minimized. It is a complex planning issue to supply the future power demand which basically depends on the analysis of two compoundable scenarios: the first one refers to the forecast of future economy growing and in this case, unless unpredicted issues occur such as the recent high economy growing experimented by China, the future demand does not show any surprise and is easy to predict; the second one, has inside the uncertainty because the hydro plants productions depends on the water quantity of rivers which depends on the past and current rainfall regimen. The quantity of rainfall is a stochastic data and follows the rules of probability and this drives to the study of cases and its deployments which are numerous causing difficulties to forecast the future. The planning of the electrical area has to examine the future demand and provide the necessary power generation equipment assuming a certain risk. To have it done, simulation models are used to predict the future, combining the two scenarios cited before, and viewing the results promoted by decision took in a step before. The difficult of this task is caused by the big amount of future alternatives provided by the combinatorial phenomena which require, to process the model, a computer with high processing capacity and specialized and specific methods that can resolve this king of problem. Because of the importance and magnitude of this issue, every effort which contributes to the improvement of power planning is welcome and this corroborates with this thesis which has an objective to propose technical, viable and economic solutions to solve the optimization problems with a new approach and has potential to be applied in many others kind of similar problems.

[pt] Esta dissertação trata sobre o problema de alocação de balcões de check-in em um aeroporto. O processo de check-in é um dos serviços aeroportuários mais problemáticos. Ineficiências neste processo propagam problemas como o efeito chicote, sendo uma das causas dos baixos níveis de serviço. Além disso, em geral, as ilhas de check-in ocupam grandes áreas nos aeroportos afetando possíveis receitas de concessão. Uma alocação eficiente de balcões para o processo de check-in poderia reduzir custos aeroportuários e elevar o nível de serviço oferecido para os passageiros. Visando otimizar o ACCAP a nível diário, este trabalho apresenta uma nova metodologia que combina otimização e simulação. O objetivo é determinar o número ótimo, programação e localização de balcões para check-in, de forma a minimizar custos operacionais e garantir um dado nível de serviço. A metodologia proposta divide-se em três passos. O passo número um faz uso de modelos de otimização para o problema de alocação de balcões de check-in num aeroporto considerando uma política de alocação variável. Dois novos modelos de optimização são apresentados, um para um sistema de check-in comum e outro para um sistema dedicado. Os modelos visam determinar o menor número de balcões por intervalo de tempo e ao mesmo tempo equilibrar os custos operacionais e o nível de serviço oferecido. Estes modelos apresentam dois conjuntos de restrições que levam em consideração aspectos estocásticos do processo de check-in. Um conjunto considera o conceito de fator de utilização da teoria de filas e o outro, a flutuação na taxa de chegada dos passageiros entre intervalos de tempo adjacentes. O passo número dois usa simulação para avaliar se os resultados do passo anterior cumprem um determinado nível de serviço quando são consideradas incertezas na chegada dos passageiros e tempo de atendimento no processo de check-in. Além disso, a simulação terminada ajuda definir a duração adequada do intervalo de tempo e parâmetros chaves relativos aos modelos de otimização. Em geral, o processo de check-in é analisado considerando um padrão de chegada dos passageiros em procura do serviço de registro e como estes passageiros são atendidos nos balcões. A fim de avaliar essas distribuições: tempo entre chegada dos passageiros e tempo de atendimento, um conjunto de cenários é definido. Os principais cenários para ser testados são para um sistema comum e um dedicado. Assim, testando certo número de replicações para cada experimento de simulação, as estatísticas de desempenho do sistema são obtidas. Estatísticas de interesse tem que ver com o tempo de espera e tamanho da fila. O passo número três é aplicado só para sistemas de check-in dedicados. Uma vez que se conhece o número de balcões por intervalo de tempo para cada voo é possível minimizar o total de balcões satisfazendo a restrição de adjacência. Esta restrição estipula que todos os balcões do mesmo voo devem estar juntos. Sem a restrição de adjacência, o número mínimo de balcões poderia ser achado facilmente através de uma alocação fixa de recursos por intervalo de tempo. Este procedimento indicaria o número máximo de balcões requeridos no intervalo de tempo de maior ocupação, mas este resultado não garante uma solução que satisfaz a restrição de adjacência. Assim, os modelos matemáticos relacionados com programação de recursos adjacentes tem que garantir uma alocação ótima de balcões com balcões. A metodologia proposta é testada com um caso de estudo existente na literatura. Primeiro, considerando realidades práticas do planejamento de recursos nos processos aeroportuários, a duração de meia hora identificou-se como o tamanho adequado do intervalo de tempo para a discretização do problema de alocação de balcões de check-in num aeroporto. Depois, comparando os resultados obtidos entre a metodologia e o caso de estudo baseado só em simulação, os resultados demostram a confiabilidade / [en] This dissertation deals with the Airport Check-in Counter Allocation Problem (ACCAP). The check-in process is one of the most problematic airport services. Inefficient check-in processes propagate problems as a bullwhip effect being the basis for low quality service levels. Moreover, check-in counters usually occupy a considerable area in airports affecting concession revenues. An efficient check-in process may therefore contribute to reduce airport costs and increase service level. This work presents a new methodology to optimize the ACCAP that combines optimization and simulation. The objective is to determine the optimal number, schedule and location of check-in counters assigned to departing flights, such that operational costs are minimized and a given service level is ensured. The methodology is composed of three steps. Step 1 uses optimization models to determine the optimal number of desks. Step 2 uses simulation to assess if the results obtained in Step 1 meet the service level. Step 3 uses an optimization model to enforce an adjacent constraint for dedicated check-in systems. For Step 1 it is developed two new optimization models for common and dedicated check-in systems that include constraints regarding the utilization factor concept of queue theory, and the fluctuation in the passenger arrival rate. Step 2 uses standard simulation methods and Step 3 uses models existing in literature. The methodology is tested in a real sample to show its reliability and accuracy. Then, it is applied to a case study in a busiest airport. The results demonstrate the positive performance of the process considering the trade-off between operational costs and a given service level. Also, a maximum waiting time of thirty minutes is obtained and it is incorporated to the overall service level.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This paper proposes a comparative analysis of optimization models through different investment horizons in the Brazilian market. The use of models is based on modifications of the sample covariance matrix (such as shrinkage methods and detection of outliers models) and the replacement as measure of risk of the variance by the Value at Risk (VaR) and Expected Loss (ES). The analysis separates in two different times: in-sample, understood in daily returns between January 2003 and December 2010; and another out-of-sample on a daily basis of returns from January 2010 to December 2013. As results, this paper observe that both, in-sample as the investment horizon out-of-sample long-term, models involved in risk measures presented better performance, especially in case of market crash. In short-term and medium-term investment horizons, models of minimum-variance and mean-variance obtained the best results. Economically, the investor can use the models for increased safety in the allocation assets in turbulent periods. In theoretical implications, there is the importance of not using excessively a single optimization model for the management of portfolios. / O presente trabalho propõe uma análise comparativa dos modelos de otimização por meio de diferentes horizontes de investimento no mercado brasileiro. A utilização dos modelos é baseada nas modificações da matriz de covariância amostral (como os métodos de encolhimento e modelos de detecção de observações extremas) e na substituição da variância pelo Valor em Risco (VaR) e a Perda Esperada (ES) como medida de risco. A análise separa em dois momentos distintos: um dentro da amostra, em retornos diários compreendidos entre janeiro de 2003 a dezembro de 2010; e outro fora da amostra, numa periodicidade diária de retornos de janeiro de 2010 a dezembro de 2013. Como resultados, observa-se que tanto dentro da amostra como no horizonte de investimento de longo prazo fora da amostra, modelos ligados às medidas de risco apresentaram melhores desempenhos, sobretudo em caso de quebra do mercado. No curto e médio prazos de investimento, as estratégias de mínima-variância e média-variância obtiveram os melhores resultados. Economicamente, o investidor pode se utilizar dos modelos para maior segurança na alocação de seus ativos em períodos turbulentos. Em implicações teóricas, verifica-se a importância da não utilizar excessivamente apenas um único modelo de otimização para a gestão de portfólios.

O trabalho trata do desempenho dos sistemas de reservatórios segundo a ótica dos usos múltiplos da água. A pesquisa é fundamentada no uso de modelos de otimização de Programação Não-Linear criados com a ferramenta GAMS e resolvidos com o pacote de otimização MINOS, que resultou no modelo SFPLUS. O estudo de caso refere-se ao sistema de reservatórios da bacia do rio São Francisco. Numa primeira fase, o estudo enfoca a otimização do sistema segundo dois métodos para análise de usos múltiplos: o método das restrições e o método das ponderações. Na seqüência, faz-se uma exploração sobre as alternativas para tratamento dos aspectos estocásticos do problema. Os principais resultados indicam que o método das restrições é mais fácil e direto de ser aplicado. Explicita claramente os trade-offs entre os usos competitivos. Porém, permite a análise de no máximo três usos. Por outro lado, o método das ponderações permite avaliar um número maior de usos. Contudo, é necessário estabelecer a priori os coeficientes de ponderação entre os usos competitivos. Quanto à questão estocástica, para o caso estudado, verifica-se que o número de séries sintéticas geradas não influi significativamente na forma das distribuições de probabilidades das variáveis geradas pelo modelo. Contudo, essas distribuições são sensíveis ao fato de se usar séries históricas ou séries sintéticas, principalmente nos seus extremos. Além disso, o uso de séries sintéticas afeta os resultados da análise de usos múltiplos quando comparados com os resultados obtidos a partir de dados históricos. / This thesis deals with multiple purpose reservoir systems operation and its performance. The main aspects are related to trade-off analysis by using non-linear programming optimization models. Therefore, the SFPLUS model were developed with the GAMS software and solved by the MINOS package. The case study refers to the São Francisco river basin reservoir system. Initially, some research is done on two methods of formulating the objective function: the restriction method and the weighting method. Secondly, an alternative analysis on the stochastic aspects involving the problem is presented. According to the main results, the restriction method is an easy and direct approach, by which is possible to express the trade-offs very clearly. However, it is not possible to analyze more than three uses. On the other hand, the main advantage of the weighting method is to allow the analysis of greater number of uses. The problem with the weighting method is concerned with the weighting coefficients, which have to be defined previously. Referring to the stochastic aspects, case study results show that the number of inflow series generated synthetically does not affect significantly the probability distributions of the system performance variables calculated by optimization models. However, the shape of those distributions is sensible to the fact of using historical data or synthetic series, mainly for extreme values. Moreover, the use of synthetic series affects multiple-use results when compared to the results generated with historical data.

In this research, a focus is on the development of simplified models to represent the behavior of electric machinery within the time-domain models of power systems. Toward this goal, a generator model is considered in which the states include the machine’s active and reactive power. In the case of the induction machine, rotor slip is utilized as a state and the steady-state equivalent circuit of the machine is used to calculate active and reactive power. The power network model is then configured to accept the generator and induction machine active and reactive power as inputs and provide machine terminal voltage amplitude and angle as outputs. The potential offered by these models is that the number of dynamic states is greatly reduced compared to traditional machine models. This can lead to increased simulation speed, which has potential benefits in model-based control. A potential disadvantage is that the relationship between the reactive power and terminal voltage requires the solution of nonlinear equations, which can lead to challenges when attempting to predict system dynamics in real-time optimal control. In addition, the accuracy of the generator model is greatly reduced with variations in rotor speed. Evaluation of the models is performed by comparing their predictions to those of traditional machine models in which stator dynamics are included and neglected.

L’écologie industrielle a pour objectif de résoudre les questions liées à l'utilisation des ressources technologiques dans les sociétés, dans le but d'ajouter à la partie des connaissances nécessaires pour commencer à évaluer les problèmes de qualité liés à l'environnement et les questions de disponibilité des ressources. Le concept d’écologie industrielle peut être réalisé et pratiqué à travers d’établissement des parcs éco-industriels. Un parc éco-industriel est une communauté de fabrication et de service des entreprises situées ensemble sur une propriété commune. Les membres cherchent la performance environnementale, économique et sociale accrue grâce à la collaboration dans la gestion des questions environnementales et de ressource. L’objectif principal de la thèse est de créer des modèles mathématiques d’optimisation pour maximiser des flux des échanges dans un parc éco-industriel et pour réduire les impacts négatifs des industries sur l’environnement. Les sept parcs éco-industriels symboliques et emblématiques dans le monde ont été étudiés durant la thèse pour obtenir une vision pratique de la problématique et pour acquérir les informations du développement des éco-parcs de la réalité. Les dix outils informatiques et les modèles d’optimisation pour les parcs éco-industriels ont été étudiés. Trois modélisations d’optimisation sont proposées avec les simulations numériques effectuées. / Industrial ecology aims to resolve issues related to the use of technological resources in societies in order to add to the party the knowledge to begin to assess quality issues related to the environment and resource availability issues. The concept of industrial ecology can be realized and practiced through the establishment of eco-industrial parks. An eco-industrial park is a manufacturing community and service businesses located together on a common property. Members seek environmental performance, increased economic and social through collaboration in managing environmental and resource. The main aim of this thesis is to create mathematical optimization models to maximize trade flows in an eco-industrial park and to reduce the negative impacts of industry on the environment. The seven symbolic eco-industrial parks have been studied in this thesis in order to get a practical view of the issues and to acquire information from the development of eco-parks in reality. The numerical tools and optimization models for eco-industrial parks were studied. Three optimization models have been proposed with numerical simulations in this thesis.

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<p>Doktorska disertacija se bavi temama rešavanja računarski teških<br />problema kombinatorne optimizacije. Istaknut je problem maksimalne<br />klike kao predstavnik određenih struktura u grafovima. Problem<br />maksimalne klike i sa njim povezani problemi su formulisani kao<br />nelinearne funkcije. Rešavani su sa ciljem otkrivanja novih metoda<br />koje pronalaze dobre aproksimacije rešenja za neko razumno vreme.<br />Predložene su varijante Metode promenljivih okolina na rešavanje<br />maksimalne klike u grafu. Povezani problemi na grafovima se mogu<br />primeniti na pretragu informacija, raspoređivanje, procesiranje<br />signala, teoriju klasifikacije, teoriju kodiranja, itd. Svi algoritmi<br />su implementirani i uspešno testirani na brojnim različitim<br />primerima.</p> / <p>This Ph.D. thesis addresses topics NP hard problem solving approaches in<br />combinatorial optimization and according to that it is highlighted maximum<br />clique problem as a representative of certain structures in graphs. Maximum<br />clique problem and related problems with this have been formulated as non<br />linear functions which have been solved to research for new methods and<br />good solution approximations for some reasonable time. It has been<br />proposed several different extensions of Variable Neighborhood Search<br />method. Related problems on graphs could be applied on information<br />retrieval, scheduling, signal processing, theory of classi_cation, theory of<br />coding, etc. Algorithms are implemented and successfully tested on various<br />different tasks.</p>

Τα τελευταία χρόνια στις περισσότερες χώρες έχει ολοκληρωθεί η κατασκευή οδικών δικτύων και το ενδιαφέρον των φορέων οδοποιίας έχει στραφεί στη διαχείριση των υφιστάμενων οδικών κατασκευών. Το κυριότερο τμήμα της Διαχείρισης Οδικών Δικτύων καταλαμβάνει η Διαχείριση Οδοστρωμάτων. Τα Συστήματα Διαχείρισης Οδοστρωμάτων έχουν ως στόχο την οικονομική διαχείριση των οδοστρωμάτων και χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να καταλήξουν στη βέλτιστη και οικονομικά αποδοτικότερη κατανομή των διαθέσιμων πόρων. Το ευφυές σύστημα που διαθέτουν καταφέρνει να εντοπίζει τη βέλτιστη λύση που ελαχιστοποιεί το κόστος συντήρησης αλλά δεν λαμβάνουν υπόψη τους το αντίκτυπο της επιδείνωσης της κατάστασης του οδοστρώματος στο χρήστη και στο περιβάλλον. Στην παρούσα εργασία χρησιμοποιείται ένας γενετικός αλγόριθμος και αναζητείται η βέλτιστη λύση που ελαχιστοποιεί το γενικευμένο κόστος, το οποίο περιλαμβάνει το κόστος συντήρησης, το κόστος του χρήστη εξαιτίας της κατάστασης του οδοστρώματος και το περιβαλλοντικό κόστος. Τα δεδομένα του προβλήματος αφορούν την κατάσταση των τμημάτων που πρόκειται να συντηρηθούν, το είδος της οδού στο οποίο ανήκουν τα τμήματα οδοστρώματος, τα στοιχεία φθορών κάθε τμήματος, τα διαθέσιμα είδη συντήρησης, το ύψος της χρηματοδότησης και τα κυκλοφοριακά χαρακτηριστικά της περιοχής στην οποία βρίσκονται τα υπό συντήρηση τμήματα. Ο αλγόριθμος κατασκευάζει γονίδια επιλέγοντας είδος συντήρησης για κάθε τμήμα και για κάθε χρόνο συμπεριλαμβανομένης και της επιλογής να μην γίνει καμία συντήρηση σε κάποιο χρόνο. Τα γονίδια ελέγχονται με βάση περιορισμούς που έχουν τεθεί από τα μοντέλα φθορών κάθε τμήματος και επιλέγονται να μεταφερθούν στην επόμενη γενιά αυτά που συνδυάζουν το ελάχιστο κόστος και το μέγιστο επίπεδο λειτουργικότητας στο οδόστρωμα. Η διαφορά του μοντέλου σε σχέση με τα κοινά συστήματα διαχείρισης οδοστρωμάτων έγκειται περισσότερο στις υπολογιστικές απαιτήσεις του συστήματος καθώς η εφαρμογή γενετικού αλγορίθμου οδηγεί γρηγορότερα σε λύση από ότι οι κλασικές μέθοδοι βελτιστοποίησης όπως π.χ. ο γραμμικός προγραμματισμός. Η καταλληλότητα και η ευκολία προσαρμογής των γενετικών αλγορίθμων σε προβλήματα διαχείρισης οδοστρωμάτων επαληθεύεται στην παρούσα εργασία. Το σύστημα καταφέρνει να εντοπίζει το βέλτιστο χρόνο με την οικονομικότερη συντήρηση του κάθε τμήματος του οδικού δικτύου και την πιο φιλική λύση για το χρήστη της οδού και το περιβάλλον. / In recent years the focus of the transportation authorities, researchers and practitioners is being shifted from the construction of new roads to the management of existing road structures and especially to road pavements. Pavement Management Systems are widely used and are continuously being improved because they can lead to considerable fund savings and/or to higher levels of service of road pavements. In this work, a model for pavement maintenance and rehabilitation planning and optimal resource allocation is presented. The objective function aims at minimizing a generalized cost parameter which includes a number of monetary cost components and no monetary impacts. In particular, the objective function consists of the following components: (1) agency cost (the cost of applying the selected maintenance and rehabilitation strategy), (2) user costs (they include vehicle operating cost for fuel consumption, vehicle maintenance and depreciation, traffic delay cost, accident cost, discomfort cost, and delay cost due to maintenance works and (3) environmental impact costs due to traffic pollution and noise. The above cost components are considered with regard to the existing pavement condition levels which are represented by the PSI index. Pavement condition deterioration is assessed through deterministic models that have been developed earlier by our team based on expert opinions and fuzzy systems considering pavement related and traffic parameters, i.e., pavement age, pavement strength, pavement construction quality and traffic loads. The maintenance and rehabilitation treatments are considered with regard to their cost and effectiveness characteristics. Besides the pavement condition deterioration functions, other constraints of the model include budgetary availability (total and individually for different highway groups), threshold values for the minimum accepted pavement condition levels (by highway class), desirable pavement condition levels (by highway class), maintenance and rehabilitation treatment applicability and effectiveness, etc. Due to the size and complexity of the problem (non linear functions), a genetic algorithm has been used as an optimization tool. The algorithm forms solutions by considering applicable maintenance treatments at each pavement section and year within the analysis period. Each solution is checked against all constraints to ensure the feasibility of the solution. No feasible solutions are discarded and new solutions are generated until the required offspring solutions are obtained. The optimization runs over several road sections with different traffic and pavement condition characteristics and within a time span of 10 years. The budgetary or the minimum accepted pavement condition constraints can be altered in order to get a Pareto-front set of optimal solutions for a particular application. Preliminary evaluation indicates that the model provides reasonable results in terms of the appropriate selection of maintenance and rehabilitation treatments and the time of application.