[pt] O estudo de séries temporais desempenha um papel fundamental no processo de tomada de decisão, dando origem a inúmeras metodologias ao longo do tempo. Dentro desse contexto, os modelos score-driven surgem como uma abordagem flexível e interpretável. No entanto, devido ao número significativo de parâmetros envolvidos, o processo de estimação desses modelos tende a ser complexo. Para lidar com essa complexidade, este estudo tem como objetivo avaliar como a adoção de técnicas modernas de otimização impacta o desempenho final do modelo. Além de simplificar o processo de estimação de parâmetros, essa mudança de paradigma permite a integração de novas técnicas, como a otimização robusta, na formulação do modelo, potencialmente aprimorando seu desempenho. O pacote SDUC.jl, que facilita o ajuste e a previsão de modelos impulsionados por escores com base em componentes não observáveis usando técnicas modernas de otimização, representa uma das principais contribuições deste estudo. Ao utilizar séries temporais conhecidas para ilustrar sua funcionalidade e dados mensais de carga elétrica do sistema brasileiro, o estudo foi capaz de demonstrar a flexibilidade do pacote e seu desempenho robusto, mesmo durante períodos de mudança de regime nos dados, graças à aplicação de técnicas de robustez. / [en] The study of time series plays a pivotal role in the decision-making process, giving rise to numerous methodologies over time. Within this context, score-driven models emerge as a flexible and interpretable approach. However, due to the significant number of parameters involved, the estimation process for these models tends to be complex. To address this complexity, this study aims to evaluate how the adoption of modern optimization techniques impacts the final performance of the model. Beyond simplifying the parameter estimation process, this shift in paradigm allows for the integration of new techniques, such as robust optimization, into the model formulation, thereby potentially enhancing its performance. The SDUC.jl package, which facilitates the adjustment and prediction of score-driven models based on unobservable components using modern optimization techniques, represents one of the main contributions of this study. By utilizing well-known time series to illustrate its functionality and monthly electrical load data from the Brazilian system, the study was able to demonstrate the flexibility of the package and its robust performance, even during periods of regime change in the data, thanks to the application of robustness techniques.

[pt] Os recentes avanços das técnicas de manufatura aditiva vêm ampliando a sua flexibilidade em fabricar peças complexas em escala cada vez menores. Neste contexto, o projeto de microestruturas porosas vem se destacando na comunidade científica devido a capacidade de se otimizar a topologia da célula para atender aos requisitos de projeto. No entanto, existem vários desafios que dificultam a fabricação de peças obtidas pelo método de otimização topológica multiescala, dentre eles, a conectividade das microestruturas. A otimização topológica multiescala consiste na otimização tanto da macroescala, estrutura global, quanto da microescala, microestrutura do material. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um esquema eficaz para garantir a transição entre as diferentes microestruturas de material obtidas na otimização multiescala. As metodologias multiescala de otimização topológica simultânea de ambas as escalas e os procedimentos de homogeneização são descritos. Apresentam-se os principais aspectos numéricos e computacionais destes métodos, assim como exemplos ilustrativos. / [en] Recent advances in additive manufacturing techniques have increased their flexibility in making complex parts on a smaller scale. In this context, the design of porous microstructures has been standing out in the scientific community due to the ability to optimize the cell topology to meet the design requirements. However, there are several challenges that inhibit the fabrication of optimized parts obtained by the multi-scale topology optimization method, such as the connectivity of microstructures. The multiscale topological optimization consists of the optimization of both the macro-scale, global structure, and the micro-scale, microstructure of the material. The main objective of this work is to develop an effective scheme to guarantee compatibility in the transition between the different material microstructures obtained in multiscale optimization. The multiscale methodologies for simultaneous topological optimization of both scales and the homogenization procedures are described. The main numerical and computational aspects of these methods are presented, as well as representative examples to illustrate the capabilities of the proposed scheme.

[pt] Estruturas treliçadas espaciais são arranjos geométricos de barras amplamente utilizados em coberturas de edificações. Diversos fatores favorecem o seu uso, tais como a capacidade de vencer grandes vãos e a facilidade em assumir diversas formas. A busca pela geometria ótima é um objetivo importante no projeto de estruturas, onde o interesse principal é minimizar o custo da estrutura. O objetivo deste trabalho é apresentar um sistema computacional capaz de minimizar o peso de estruturas treliçadas cuja geometria é definida por curvas de Bézier. Portanto, os pontos de controle das curvas de Bézier são utilizados como variáveis de projeto. As áreas das seções transversais das barras e a altura da treliça também são consideradas como variáveis de projeto e restrições sobre a tensão de escoamento e a tensão crítica de Euler são impostas no problema de otimização. A estrutura é analisada por meio do método dos elementos finitos considerando a hipótese do comportamento linear físico e geométrico. Os algoritmos de otimização usados neste trabalho utilizam o gradiente da função objetivo e das restrições em relação às variáveis de projeto. O sistema computacional desenvolvido neste trabalho foi escrito em linguagem MATLAB e conta com uma integração com o SAP2000 por meio da OAPI (Open Application Programming Interface). Os resultados numéricos obtidos demonstram a eficiência e a aplicabilidade deste sistema. / [en] Spatial truss structures are geometrical arrangements of bars widely used in building roofs. Several factors favor their use, such as the ability to overcome large spans and the capability of assuming a variety of configurations. The search for optimal geometry is an important goal in the design of structures, where the main interest is to minimize the cost of the structure. The objective of this work is to present a computational system capable of minimizing the weight of truss structures whose geometry is defined by Bézier curves. Therefore, the control points of the Bézier curves are used as design variables. The cross-sectional areas of the bars and the truss height are also considered as design variables and constraints on the yield stress and Euler critical stress are imposed on the optimization problem. The structure is analyzed using truss elements considering the physical and geometric linear behavior. The optimization algorithms used in this work require the gradient of the objective function and constraints with respect to the design variables. The computational system developed in this work was written in MATLAB and has an integration with SAP2000 through the OAPI (Open Application Programming Interface). The obtained numerical results demonstrate the efficiency and applicability of the developed system.

[pt] Este trabalho busca desenvolver o método Simplex para Redes na solução de problemas de Fluxo de Custo Mínimo. Este método consiste em uma adaptação do método Simplex primal em que são exploradas as características específicas da rede subjacente ao problema ao se buscar a solução ótima em um número finito de árvores geradoras. A árvore geradora ótima será obtida iterativamente através de sucessivas melhorias na estrutura de cada árvore formada. A maior eficiência do Simplex para Redes se dá tanto no menor número de iterações necessárias para se atingir o ótimo, quanto na maior velocidade destas iterações, trata-se, portanto, de um método bastante poderoso na resolução de problemas de Fluxo de Custo Mínimo. Serão, também, abordados aspectos práticos da implementação do algoritmo além da aplicação deste algoritmo implementado em VBA (Visual Basic for Applications) em um problema prático a título de exemplificação. / [en] The current work intends to develop a Network Simplex Method for solving Minimum Cost Flow problems. Such method consists of a primal Simplex Method adaptation in which specific characteristics of the network underlying the problem are investigated by searching for the optimal solution within a finite number of spanning trees. The optimal spanning tree is iteratively obtained through successive structure improvements in each formed tree. The higher efficiency of Network Simplex lies both in fewer iterations necessary to achieve the optimum and in the higher speed of these iterations. Therefore, it is a powerful method for solving Minimum Cost Flow Problems. Practical aspects of implementing the algorithm will be discussed, as well as the algorithm´s implementation in VBA (Visual Basic for Applications) through a practical instance.

[pt] O algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO, do inglês Particle Swarm Optimization) é uma meta-heurística baseada em populações de indivíduos na qual os candidatos à solução evoluem através da simulação de um modelo simplificado de adaptação social. Juntando robustez, eficiência e simplicidade, o PSO tem adquirido grande popularidade. São reportadas muitas aplicações bem-sucedidas do PSO nas quais este algoritmo demonstrou ter vantagens sobre outras meta-heurísticas bem estabelecidas baseadas em populações de indivíduos. Algoritmos modificados de PSO já foram propostos para resolver problemas de otimização com restrições de domínio, lineares e não lineares. A grande maioria desses algoritmos utilizam métodos de penalização, que possuem, em geral, inúmeras limitações, como por exemplo: (i) cuidado adicional ao se determinar a penalidade apropriada para cada problema, pois deve-se manter o equilíbrio entre a obtenção de soluções válidas e a busca pelo ótimo; (ii) supõem que todas as soluções devem ser avaliadas. Outros algoritmos que utilizam otimização multi-objetivo para tratar problemas restritos enfrentam o problema de não haver garantia de se encontrar soluções válidas. Os algoritmos PSO propostos até hoje que lidam com restrições, de forma a garantir soluções válidas utilizando operadores de viabilidade de soluções e de forma a não necessitar de avaliação de soluções inválidas, ou somente tratam restrições de domínio controlando a velocidade de deslocamento de partículas no enxame, ou o fazem de forma ineficiente, reinicializando aleatoriamente cada partícula inválida do enxame, o que pode tornar inviável a otimização de determinados problemas. Este trabalho apresenta um novo algoritmo de otimização por enxame de partículas, denominado PSO+, capaz de resolver problemas com restrições lineares e não lineares de forma a solucionar essas deficiências. A modelagem do algoritmo agrega seis diferentes capacidades para resolver problemas de otimização com restrições: (i) redirecionamento aritmético de validade de partículas; (ii) dois enxames de partículas, onde cada enxame tem um papel específico na otimização do problema; (iii) um novo método de atualização de partículas para inserir diversidade no enxame e melhorar a cobertura do espaço de busca, permitindo que a borda do espaço de busca válido seja devidamente explorada – o que é especialmente conveniente quando o problema a ser otimizado envolve restrições ativas no ótimo ou próximas do ótimo; (iv) duas heurísticas de criação da população inicial do enxame com o objetivo de acelerar a inicialização das partículas, facilitar a geração da população inicial válida e garantir diversidade no ponto de partida do processo de otimização; (v) topologia de vizinhança, denominada vizinhança de agrupamento aleatório coordenado para minimizar o problema de convergência prematura da otimização; (vi) módulo de transformação de restrições de igualdade em restrições de desigualdade. O algoritmo foi testado em vinte e quatro funções benchmarks – criadas e propostas em uma competição de algoritmos de otimização –, assim como em um problema real de otimização de alocação de poços em um reservatório de petróleo. Os resultados experimentais mostram que o novo algoritmo é competitivo, uma vez que aumenta a eficiência do PSO e a velocidade de convergência. / [en] The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is a metaheuristic based on populations of individuals in which solution candidates evolve through simulation of a simplified model of social adaptation. By aggregating robustness, efficiency and simplicity, PSO has gained great popularity. Many successful applications of PSO are reported in which this algorithm has demonstrated advantages over other well-established metaheuristics based on populations of individuals. Modified PSO algorithms have been proposed to solve optimization problems with domain, linear and nonlinear constraints; The great majority of these algorithms make use of penalty methods, which have, in general, numerous limitations, such as: (i) additional care in defining the appropriate penalty for each problem, since a balance must be maintained between obtaining valid solutions and the searching for an optimal solution; (ii) they assume all solutions must be evaluated. Other algorithms that use multi-objective optimization to deal with constrained problems face the problem of not being able to guarantee finding feasible solutions. The proposed PSO algorithms up to this date that deal with constraints, in order to guarantee valid solutions using feasibility operators and not requiring the evaluation of infeasible solutions, only treat domain constraints by controlling the velocity of particle displacement in the swarm, or do so inefficiently by randomly resetting each infeasible particle, which may make it infeasible to optimize certain problems. This work presents a new particle swarm optimization algorithm, called PSO+, capable of solving problems with linear and nonlinear constraints in order to solve these deficiencies. The modeling of the algorithm has added six different capabilities to solve constrained optimization problems: (i) arithmetic redirection to ensure particle feasibility; (ii) two particle swarms, where each swarm has a specific role in the optimization the problem; (iii) a new particle updating method to insert diversity into the swarm and improve the coverage of the search space, allowing its edges to be properly exploited – which is especially convenient when the problem to be optimized involves active constraints at the optimum solution; (iv) two heuristics to initialize the swarm in order to accelerate and facilitate the initialization of the feasible initial population and guarantee diversity at the starting point of the optimization process; (v) neighborhood topology, called coordinated random clusters neighborhood to minimize optimization premature convergence problem; (vi) transformation of equality constraints into inequality constraints. The algorithm was tested for twenty-four benchmark functions – created and proposed for an optimization competition – as well as in a real optimization problem of well allocation in an oil reservoir. The experimental results show that the new algorithm is competitive, since it increases the efficiency of the PSO and the speed of convergence.

[pt] Uma das tarefas mais importantes da Engenharia de Reservatórios é definir a estratégia de produção. Isso significa estabelecer, dentre outras coisas, a configuração (quantidade, orientação, localização e tipo) e o planejamento operacional dos poços, bem como a localização da(s) plataforma(s) de produção. Assim, a definição da melhor estratégia de produção representa um problema de otimização complexo, devido ao grande número de variáveis a serem consideradas. Geralmente, todas essas etapas são executadas manualmente, demandando muito tempo e esforço por parte do especialista. A disponibilidade de uma ferramenta computacional, que possa auxiliá-lo nessa tarefa, pode ser de grande utilidade, tanto para a obtenção de respostas mais rápidas, quanto para a tomada de decisões mais acertadas. Diante disso, este trabalho propõe um modelo computacional, baseado em Algoritmos Genéticos, para otimizar a configuração dos poços juntamente com a localização de uma plataforma considerando, especificamente, poços com completação seca. A modelagem proposta considera ainda restrições técnicas e operacionais impostas pelo problema. O objetivo do processo de otimização é maximizar o valor presente líquido (VPL) do projeto, buscando soluções que aumentem o fator de recuperação do reservatório e diminuam seus custos operacionais. Para avaliar o desempenho do modelo proposto foram estudados três modelos de reservatórios, dois sintéticos e um baseado em um caso real. No modelo baseado em um caso real o resultado obtido apresentou um VPL superior a 51 por cento em relação ao caso base gerado por um especialista. / [en] One of the most important tasks of Reservoir Engineering is setting the production strategy. This means establish, among other things, the setting (quantity, orientation, location and trajectory) and the operating plan of the wells, and the location(s) of platform(s) production. Thus, the definition of the best production strategy represents a complex optimization problem due to the large number of variables to be considered. Generally, all these steps are performed manually, requiring much time and effort by the specialist. The availability of a computational tool that can assist you in this task can be very useful, both to obtain faster responses, and for making better decisions. Thus, this work proposes a computational model based on Genetic Algorithms, to optimize the configuration of the wells along with the location of a platform with specific wells with dry completion. The proposed model also considers technical and operational constraints imposed by the problem. The goal of the optimization process is to maximize the net present value (NPV) of the project, seeking solutions that increase the recovery factor of the reservoir and reduce its operating costs. To evaluate the performance of the proposed model was studied in three models reservoirs, two synthetic and one based on an real case. In the model based on a real case the result obtained showed an NPV greater than 51 per cent compared to the base case generated by a specialist.

[pt] Este trabalho está relacionado ao problema do uso eficiente da órbita de satélite geoestacionário. A utilização eficiente da órbita é obtida através de um algoritmo de otimização que permite escolher as posições orbitais para os diversos sistemas de modo a reduzir ao máximo o percentual do arco orbital utilizado. Sendo assim, desenvolvido um modelo matemático que considerou além de aspectos de interferência, detalhes da geometria envolvida no problema (posições orbitais dos satélites, posições das estações terrenas, apontamento de antenas, etc.). Este modelo foi utilizado na definição de um problema de otimização com restrição cuja função objetivo se baseia na parcela do arco orbital utilizado. Neste problema de otimização com restrição foram consideradas restrições de níveis máximos de interferência (de entrada única e agregada) além de restrições de arcos orbitais, impostas por aspecto de propagação. O algoritmo de otimização utilizado requer o cálculo do Vetor Gradiente e da Matriz Hessiana. Para evitar erros de origem numéricos essas quantidades foram calculadas utilizando expressões analíticas desenvolvidas neste trabalho. O método matemático foi aplicado a situações específicas conduzindo a resultados que mostraram um uso eficiente da órbita de satélites geoestacionários através de soluções onde a parcela utilizada do arco é minimizada. / [en] This work is related to the efficient use of the geostationary satellite orbit. It presents and describes an optimization model which chooses the best orbital position for each satellite so that the length used orbital arc is minimized. A mathematical model considering aspects such as interference, geometry details (orbital position of the systems, earth station position, boresight of the antenna, etc) is proposed. This model was used in the definition of a constrained optimization problem in which the cost function is the length of the used orbital arc. Constrained imposed by propagation aspects (minimum elevation angle) and by the maximum allowable interference levels (aggregate and single-entry) are considered. The optimization algorithm requires the evaluation of the Gradient vector and the Hessian matrix. To avoid numeric problems, analytic expressions of these quantities were derived. Results of the application of this model to specific situations involving real data were also described and conducted to solutions where the length of the orbit used was minimized

[pt] A linguagem Java foi definida tendo como foco a portabilidade. O código gerado pela compilação é interpretado por uma máquina virtual, e não diretamente pelo processador destino, como um programa em C. Este código intermediário, também conhecido como bytecode, é a chave da portabilidade de Java. Os Bytecodes Java usam uma pilha para manipular os operandos das instruções. O uso de pilha tem suas vantagens e desvantagens. Dentre as vantagens, podemos citar a simplicidade da implementação do compilador e da máquina virtual. A principal desvantagem é a redução na velocidade de execução dos programas, devido à necessidade de se mover os operandos para a pilha e retirar dela o resultado, gerando um aumento no número de instruções que devem ser processadas. Diversos estudos indicam que máquinas virtuais baseadas em registradores podem ser mais rápidas que as baseadas em pilha. Decidimos criar uma nova especificação de bytecodes, específicos para máquinas virtuais baseadas em registradores. Esperamos com isso obter um aumento no desempenho das aplicações. / [en] The Java language was created with a focus on portability. The code generated by the compiler is interpreted by a virtual machine, and not directly by the target processor, like programs written in C. This intermediate code, also known as bytecode, is the key to Java's portability. The Java Bytecodes use a stack to manipulate the instruction operands. The use of stack has its their pros and cons. Among the advantages, we can cite the simplicity of implementation of the compiler and virtual machine. On the other hand, there is a speed reduction in the program's execution, due to the need to move the operands to and from the stack, and retrieve results from it, increasing the number of instructions that are processed. Much study has been done that indicating that register-based virtual machines can be faster than the ones based on stacks. Based on this, we decided to create a new bytecode specification, proper for a virtual machine based on registers. By doing this, we hope to obtain an increase in an application's performance.

[pt] Em problemas de decisão sob incerteza que dependam da preferência entre fluxos multi-período, como é o caso dos problemas de comercialização de contratos de energia elétrica no Brasil, o agente deve saber expressar sua preferência por diferentes distribuições em cada período e, além disso, deve também especificar uma preferência entre períodos. Classicamente a abordagem utilizada é definir um funcional de preferência de von Neumann e Morgenstern separável entre os períodos, composto pela soma da esperança de utilidades que modelam a preferência em cada período. Então, para expressar a preferência entre períodos, esta soma é ponderada por um fator de desconto que visa expressar a impaciência do agente no consumo entre os períodos. Nesta abordagem, a especificação do fator de desconto torna-se uma tarefa bastante subjetiva, uma vez que estamos ponderando utilidades esperadas e não valores monetários. Devido a essa subjetividade e da dificuldade de se especificar a própria função utilidade de cada período, os grupos de finanças divergiram para uma abordagem mais pragmática, baseada na análise e controle dos riscos assumidos em suas decisões. Neste sentido, a empresa que busca maximizar a expectativa de lucro, especifica em valores monetários, um conjunto de restrições sobre as perdas que esta está disposta a incorrer, baseando-se para isso em suas probabilidades de ocorrência. Assim, durante as ultimas quatro décadas, muitas pesquisas e desenvolvimentos foram realizados nesta área, no sentido de se estabelecer medidas de risco que proporcionassem propriedades desejáveis para essa classe de problemas. Desta forma, criou-se um gap entre as duas abordagens, financeira e econômica, as quais possuem raízes em comum: modelar o comportamento de agentes frente ao risco. Assim sendo, esta tese tem três objetivos: (i) propor uma abordagem alternativa para o uso de funções utilidades em problemas de comercialização de energia elétrica multi-período, baseada no valor presente dos equivalentes certos de cada período; (ii) mostrar como tal abordagem pode ser modelada matematicamente e formulada através de um problema de programação linear inteira mista (PLIM) ao considerarmos uma função utilidade linear por partes, e (iii) mostrar a conexão entre a teoria de utilidade e problemas de maximização da renda esperada sujeito a restrições de risco do tipo alfa-CVaR. / [en] In decision under uncertainty problems that depend on multi- period preferences, as the case of trading electricity contracts in Brazil, agents should expresses their inter and intratemporal preferences. The classical economical approach is to define a time separable von Neumann and Morgenstern utility functional. This functional is composed by the sum of the expected utility of each period times an impatience factor that should express the agent`s intertemporal preference. This approach demands the specification of a subjective impatience factor, which should weight utilities units. Due to this subjectiveness and its estimation difficulties, the applied financial groups started to develop more pragmatic approaches based on risk control. In this sense, companies that maximize expected profit will impose constraints on acceptable losses using estimated occurrence probabilities of different outcomes. In this sense, the economical and applied financial approaches have been diverging in the last four decades and, during this time, many studies and developments have been done in the risk metrics field to generate and prove stability and coherence properties for the proposed metrics. This thesis has three main objectives: (i) propose an alternative approach for multi-period decisions problems based on the present value of the certainty equivalent of each period; (ii) show how this approach can be modeled as a mixed integer linear programming problem (MILP) when adopting a piecewise linear utility function; and (iii) provide connections between utility theory and expected maximization problems constrained to alpha-CVaR risk metrics.

[pt] Contratos de fornecimento coordenadores são fundamentais para resgatar a eficiência de sistemas de produção prejudicada pela progressiva redução da integração vertical. A maior parte da literatura sobre esse assunto trata da análise contratos entre manufatura e varejista, ou que maximizam o lucro de uma das partes. Entretanto, na prática, contratos entre duas manufaturas são mais freqüentes e de análise mais difícil, pois ambas têm suas vendas limitadas pelas capacidades que decidiram no médio- prazo. Esta pesquisa analisa um contrato de reserva de capacidade, envolvendo incentivo e penalidade, concebido para coordenar as decisões de médio-prazo de duas manufaturas autônomas sobre suas capacidades para um único período de planejamento e diante de demandas estocásticas. Sob esse contrato, a fornecedora promete vender para o comprador, a um preço com desconto, tudo o que ele vier a pedir até uma certa quantidade previamente estabelecida. Caso o comprador peça mais do que essa quantidade, pagará o excedente a preço de mercado; se pedir menos do que essa quantidade, ele pagará uma penalidade previamente estabelecida por cada unidade que deixar de pedir. A fornecedora reserva a capacidade necessária para produzir a quantidade estabelecida, até que o comprador faça seu pedido e, depois, usa a sobra de capacidade para vender no mercado. Modelos de otimização estocástica são utilizados para avaliar o aumento que o contrato pode propiciar no lucro de cada parte e, também, quão próximo de um máximo ideal ele pode levar o lucro conjunto da díade. Análises numéricas realizadas em diferentes situações indicam que o contrato pode promover coordenação total e permite diferentes distribuições do ganho. / [en] Coordinating-supply-contracts are key to restoring the production-systems eficiency lost with the progressive reduction of vertical integration. The bulk of the literature on this subject focuses on the analysis of a contract between a retailer and a manufacturer, or on contracts that maximize the profit of one of the parties. However, contracts between two manufacturers are more frequent in practice, and harder to analyze because both parties have their actual sales constrained by their medium-term capacity decisions. This research analyzes a capacity-reservation contract with reward-and-penalty designed to coordinate the single-period medium-term capacity decisions of two autonomous manufacturers facing stochastic market demands. Under this contract, the supplier will sell to the buyer, at a discount price, whatever he orders up to a certain previously agreed quantity. If the buyer's order is in excess of this quantity, he will purchase this excess at market price; if it is short, he will pay an agreed per-unit penalty for what he fails to order up to this quantity. The supplier reserves the capacity for producing the agreed quantity until the buyer announces his order, and then uses the remaining capacity for selling to the market. Stochastic optimization models are used to evaluate the improvement the contract can bring to each party's profit, and also how close it can take the dyad's joint profit to an ideal maximum. Numerical analyses carried out in different settings indicate that the contract can achieve full coordination and allows different distributions of the gain between the parties.