Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2018-02-22T16:42:27Z No. of bitstreams: 2 Miguel_Angel_Sanchez_Cuno_2016.pdf: 1159111 bytes, checksum: 5e8f5e6fcd310a19270e2164cb09c3e3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-22T16:42:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Miguel_Angel_Sanchez_Cuno_2016.pdf: 1159111 bytes, checksum: 5e8f5e6fcd310a19270e2164cb09c3e3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-08-16 / Fundação Parque Tecnológico de Itaipu / This work presents the development of a Hybrid Algorithm to solve the problem of Planning the Expansion of Medium Voltage Overhead Networks. The Hybrid Algorithm uses two strategies to solve the problem. First uses a Constructive Heuristic Algorithm that tries to work with parameters instead of working with variables, with the objective of reducing the convergence time to the research process trying not to impair the quality of the solution. The second strategy is based in a Branch and Bound Algorithm, that uses the solution of the problem obtained as a starting point while the first strategy is running. Thus, this solution is used like incumbent in the second process. In this context the hybrid algorithm developed and implemented in this work, takes advantage of reducing the convergence time of the Constructive Heuristic Algorithm and the advantage of guarantee that the solution has the best quality, which are the solutions produced by algorithms type Branch and Bound. The Algorithm has been tested in three test systems, being established a plan to expand overhead medium voltage networks for each system. / Neste trabalho é apresentado um Algoritmo Híbrido para resolver o problema de Planejamento da Expansão de Redes Aéreas de Média Tensão. O Algoritmo Híbrido utiliza duas estratégias para resolver o problema. A primeira utiliza um Algoritmo Heurístico Construtivo que procura trabalhar com parâmetros ao invés de trabalhar com variáveis, com o objetivo de reduzir o tempo de convergência do processo de busca procurando não prejudicar a qualidade da solução. A segunda estratégia é baseada em um Algoritmo do tipo Branch and Bound, que utiliza a solução do problema obtida durante a execução da primeira estratégia como um ponto de partida. Assim, esta solução é usada como incumbente neste segundo processo. Neste contexto, o Algoritmo Híbrido desenvolvido e implementado neste trabalho, aproveita a vantagem de reduzir o tempo de convergência do Algoritmo Heurístico Construtivo e a vantagem de garantir que a solução seja a de melhor qualidade, que são as soluções produzidas por algoritmos do tipo Branch and Bound. O Algoritmo foi testado em três sistemas testes, sendo estabelecido um plano para a expansão de redes aéreas de média tensão para cada sistema

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-01-07T18:51:46Z No. of bitstreams: 1 camilearedesmoraes.pdf: 1914663 bytes, checksum: ecc2f4565f43beb2a29dc47c76ef0296 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-01-25T16:54:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 camilearedesmoraes.pdf: 1914663 bytes, checksum: ecc2f4565f43beb2a29dc47c76ef0296 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T16:54:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 camilearedesmoraes.pdf: 1914663 bytes, checksum: ecc2f4565f43beb2a29dc47c76ef0296 (MD5) Previous issue date: 2015-08-07 / O problema referente à expansão estática de sistemas de transmissão de energia elétrica consiste em determinar, entre um conjunto predefinido de circuitos candidatos à expansão, aqueles que devem ser construídos de forma a minimizar os custos de operação (déficit) e de investimentos no sistema de transmissão, suprindo a demanda prevista para um horizonte de planejamento. Este é um problema de otimização de difícil solução e que apresenta algumas particularidades, tais como: (i) região de solução não convexa, ou seja, com várias soluções factíveis, o que leva grande parte dos algoritmos a convergirem em direção de uma solução ótima local; (ii) a natureza combinatória do processo de planejamento que, normalmente, conduz ao fenômeno da explosão combinatória referente às alternativas de investimento, resultando em um elevado esforço computacional; (iii) a existência de sistemas elétricos não conexos (ilhados). Estas particularidades ilustram as principais dificuldades na elaboração de algoritmos rápidos, eficientes e robustos para a resolução do problema estático da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica. Diante do quadro descrito acima, o presente trabalho propõe uma estratégia de resolução baseada em duas etapas: (a) Inicialmente é feito uso de um algoritmo heurístico construtivo, a partir do qual se objetiva uma solução inicial factível para o problema; (b) Conhecida essa solução inicial, a mesma é repassada ao processo de otimização multimodal, sendo este baseado no fenômeno da ecolocalização. A ecolocalização é um método de otimização multimodal recente quando é comparado com os demais métodos multimodais bioinspirados, sendo a sua aplicação incipiente na área de sistemas elétricos de potência e, portanto, sua utilização uma motivação. Os resultados obtidos indicam que a estratégia de resolução proposta proporciona um aumento da eficiência do processo de otimização multimodal pela busca da otimalidade, uma vez que a solução ótima passa a ser obtida em um número menor de iterações do processo de busca bioinspirado. / The static transmission expansion planning of electrical systems problem consists in determining, among a pre-defined set of candidate expansion circuits, the ones that must be built to minimize the operational costs (deficit) and investment costs in the electrical networks thus meeting the forecast demand in a given planning horizon. This hard-solution optimization problem presents some particular characteristics, such as: (i) non-convex solution region, which means a large number of feasible solutions leading most of the algorithms, used in this situation, to converge to a local optimum; (ii) the combinatorial nature of the planning process which usually leads to the combinatorial explosion related to investment alternatives, resulting in a high computational effort; (iii) the existence of islanded electrical systems. These features illustrate the main difficulties in the development of fast, efficient and robust algorithms to solve the static planning of the transmission expansion of electrical systems. Considering this problem, this work proposes a two-step resolution strategy: (a)Initially, a constructive heuristic algorithm is used in order to obtain a feasible initial solution for the problem; (B) Since this initial solution is known, it is transferred to the multimodal optimization process, based on the echolocation phenomenon. The echolocation is a recent multimodal optimization method when compared with other bioinspired multimodal methods and its application on electric power systems is still incipient so, its utilization may be a motivation. The obtained results indicate that the proposed solution strategy provides increased efficiency for the multimodal optimization process by the search for optimality, since the optimal solution can be obtained in a small number of iterations of bioinspired search process.

Atualmente, os hospitais se veem obrigados a melhorar sua produtividade. Os centros cirúrgicos, além de ser um dos setores com maiores custos, também é o que mais gera receita dentro de um hospital, dessa forma torna-se extremamente importante o gerenciamento eficiente desse setor. Os métodos de otimização para programação de cirurgias podem ser usados como ferramentas para reduzir filas e ociosidade nos centros cirúrgicos, aumentando sua produtividade. O Problema de Programação de Cirurgias Eletivas com Múltiplos Recursos e Múltiplas Etapas consiste em alocar os recursos às etapas do processo cirúrgico dos pacientes, considerando as diferentes necessidades e rotas de cada paciente e, então, programar essas etapas no tempo respeitando a disponibilidade dos recursos e a sequência das etapas do processo cirúrgico dos pacientes. Esse problema é classificado na literatura como NP-hard e pode ser descrito como um Job Shop Flexível com blocking e função objetivo de minimização do número de pacientes não atendidos e do instante de término da última etapa, o makespan. O Objetivo desse trabalho é propor um modelo matemático e uma heurística construtiva para a resolução desse problema. O modelo matemático Multi-Mode Blocking Job Shop (MMBJS) apresentado em Pham e Klikert (2008) é explorado e algumas melhorias são apontadas neste trabalho. Um modelo matemático de Programação Linear Inteira Mista alternativo é proposto, a fim de reduzir o esforço computacional, ajustar o cálculo do makespan e sugerir uma estratégia de priorização de pacientes. Testes computacionais foram realizados, afim de comparar o modelo MMJBS e o modelo proposto. Para instâncias em que todos os pacientes são atendidos, as soluções encontradas pelo CPLEX para ambos modelos são iguais, porém o tempo computacional necessário para encontrar uma solução ótima é em média 45% menor no modelo proposto. Também foram realizados testes computacionais com objetivo de observar o comportamento do modelo com diferentes configurações de recursos. Para instâncias com 15 pacientes, os testes apontam que o tempo computacional para encontrar a solução ótima é superior a 2h de processamento. Dessa forma, uma heurística construtiva é proposta, com objetivo de gerar soluções factíveis com pouco esforço computacional. A heurística proposta aloca cada etapa do tratamento de cada paciente aos recursos necessários, respeitando as janelas de disponibilidade dos recursos e buscando reduzir a folga no sistema. Um exemplo de aplicação da heurística construtiva é apresentado. As propostas para trabalhos futuros são apresentadas no capítulo final desta dissertação. / For the past few years, hospitals have been forced to improve their productivity, with surgical centers being one of the sectors with higher costs within such organizations, but also the ones that generate the most revenue. Thus, optimization methods for surgical programming are tools that can be used to reduce queues and idleness in these sectors and consequently achieve the aforementioned goals. The \"Problem of Programming Multiple Surgical Resources with Multiple Steps\"consists in allocating the existing resources to each surgery stage that a patient will need to go through, considering the different needs, sequence and specificities of each of them, and then scheduling these steps in time. This type of problem is classified in the current literature as an NP-hard problem, being described as a Flexible Job Shop with blocking and an objective function that seeks to minimize the number of patients not served and the total makespan. The general purpose of this research is to propose a mathematical model and a constructive heuristic for this type problem. The proposed model explores the mathematical model Multi-Mode Blocking Job Shop (MMBJS) presented in Pham and Klikert (2008) suggesting improvements through the use of an alternative Mixed Integer Linear Programming that aims to: reduce the computational effort, adjust the makespan calculation and suggest a strategy of patients prioritization. In order to prove the benefits of the proposed enhancements, computational tests were performed to compare the MMJBS model and the proposed model, identifying that for instances where in which all patients are attended, the solutions found by CPLEX for both models are the same, but with a lower computational time the proposed model (45% average reduction). Also, other computational tests were performed to observe the behavior of the model with different configurations of resources. For instances with 15 patients, the tests indicate that the computational time to find the optimal solution is greater than 2 hours of processing. Thus a constructive heuristic is proposed, it aims to generate feasible solutions with little computational effort. The proposed heuristic allocates each surgery stage of a patient to the necessary resources, respecting the available windows and seeking to reduce the total slack in the system. An example of the application of the constructive heuristic is also presented. At last, future works proposals are presented in the final chapter of this dissertation.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work proposes a methodology which is able to accomplish alarms processing and to estimate fault section in electrical power systems. The purpose is to filter alarms generated during a shutdown and indicate which equipment is at fault. To solve this problem, the methods employed are Constructive Heuristic (CH) and Integer Programming (IP) through their integration. Initially, CH method performs an analysis of fault direction in each power system equipment through alarms signaled by protective relays and circuit breakers status. Thus, by having as much information as possible, CH carries out an analysis on the level of equipment (busbars, power transformers and transmission lines) which can or cannot identify the direction in which disturbance occurred. The final processing is performed by IP, which analyzes the response of protection system as a whole (system-level analysis), using post-fault topology of power grid along with response of CH, indicating the fault section (s) and possible failures in the opening of circuit breakers. / Este trabalho propõe uma metodologia capaz de realizar o processamento de alarmes e estimar a seção em falta em sistemas elétricos de potência. A finalidade é filtrar os alarmes gerados durante um desligamento e indicar qual equipamento está sob falta. Para resolver o problema, são utilizados os métodos da Heurística Construtiva (HC) e da Programação Inteira (PI), através de sua integração. Inicialmente, o método da HC realiza, através dos alarmes sinalizados por relés de proteção e estado de disjuntores, uma análise quanto à direção da falta em cada equipamento do sistema de energia elétrica. Assim, a HC na posse de tantas informações quanto possível realiza uma análise em nível de equipamento (barramentos, transformadores de potência e linhas de transmissão), podendo ou não identificar a direção em que o distúrbio ocorreu. O processamento final é feito pela PI, que analisa a resposta do sistema de proteção como um todo (análise em nível de sistema), usando a topologia pós-falta da rede juntamente com a resposta da HC, indicando a(s) seção(ões) em falta(s) e as possíveis falhas de abertura em disjuntores.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-06-06Bitstream added on 2014-06-13T20:09:51Z : No. of bitstreams: 1 sanchez_frl_me_ilha.pdf: 660422 bytes, checksum: f8ab299d7cef18ca3a218acf27a94f43 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho foram implementados diversos agentes heuristicos construtivos, baseados no modelo híbrido linear, que fazem parte de um time assíncrono que tem como objetivo gerar configurações de boa qualidade para inicializar as metaheuríticas que resolvem o problema do planejamento da expansão da transmissão dos sistemas de energia elétrica. A teoria de times assíncronos foi aplicada para reunir as qualidades individuais dos métodos heurísticos, de uma maneira que, partindo de uma configuração base (sem adições) e utilizando um fluxo de dados cíclico, os agentes construtivos adicionassem circuitos a esta configuração de maneira sistemática e aleatória até que esta atenda as demandas de carga solicitadas pelo sistema elétrico em um horizonte futuro. Estas configurações foram então utilizadas por um algoritmo genético no intuito de validar a qualidade das mesmas. Os algoritmos foram implementados em Fortran, utilizando as rotinas de trocas de mensagens do LAM-MPI e simulados para sistemas teste de pequeno, médio e grande porte em ambiente de processamento distribuido. Os resultados comprovam que os times ass´ıncronos de vários metodos heurísticos são mais eficazes comparados com uma única heurística. / In this study, it was implemented several constructive heuristic algorithms, based on hybrid linear model, which are part of a asynchronous team that aims to generate initial solutions with good quality for meta-heuristics that solve the transmission expansion planning problem of electric power systems. The theory of asynchronous team was applied to meet the individual qualities of each heuristic method, in a way that, starting from a base network configuration and using a cyclical flow of data, heuristic agents add circuits to is configuration in a systematic and random way until they meet the load demands requested by the electrical system on a future horizon. Then these configurations are utilized by a genetic algorithm in order to validate the quality of them. The algorithms were implemented in Fortran, using exchanging messages routines from LAM-MPI and simulated for small, medium and large size test-systems in distributed processing environment. The results show that the solutions obtained with asynchronous teams of several heuristic methods are more effective than the solutions with a single heuristic algorithm.

O ambiente de produção abordado neste trabalho é o Job Shop Flexível (JSF), uma generalização do Job Shop (JS). O problema de programação de tarefas, ou jobs, no ambiente JS é classificado por Garey; Johnson e Sethi (1976) como NP-Difícil e o JSF é, no mínimo, tão difícil quanto o JS. O JSF é composto por um conjunto de jobs, cada qual constituído por operações. Cada operação deve ser processada individualmente, sem interrupção, em uma única máquina de um subconjunto de máquinas habilitadas. O principal critério de desempenho considerado é a minimização dos atrasos dos jobs. São apresentados modelos de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) para minimizar o atraso total e o instante de término da última operação, o makespan. São propostas novas regras de prioridade dos jobs, além de adaptações de regras da literatura. Tais regras são utilizadas por heurísticas construtivas e são aliadas a estratégias cujo objetivo é explorar características específicas do JSF. Visando aprimorar as soluções inicialmente obtidas, são propostas buscas locais e outros mecanismos de melhoria utilizados no desenvolvimento de três meta-heurísticas de diferentes categorias. Essas meta-heurísticas são: Iterated Local Search (ILS), classificada como meta-heurística de trajetória; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), meta-heurística construtiva; e Artificial Bee Colony (ABC), meta-heurística populacional recentemente proposta. Esses métodos foram selecionados por alcançarem bons resultados para diversos problemas de otimização da literatura. São realizados experimentos computacionais com 600 instâncias do JSF, permitindo comparações entre os métodos de resolução. Os resultados mostram que explorar as características do problema permite que uma das regras de prioridade propostas supere a melhor regra da literatura em 81% das instâncias. As meta-heurísticas ILS, GRASP e ABC chegam a conseguir mais de 31% de melhoria sobre as soluções iniciais e a obter atrasos, em média, somente 2,24% superiores aos das soluções ótimas. Também são propostas modificações nas meta-heurísticas que permitem obter melhorias ainda mais expressivas sem aumento do tempo de execução. Adicionalmente é estudada uma versão do JSF com operações de Montagem e Desmontagem (JSFMD) e os experimentos realizados com um conjunto de 150 instâncias também indicam o bom desempenho dos métodos desenvolvidos. / The production environment addressed herein is the Flexible Job Shop (FJS), a generalization of the Job Shop (JS). In the JS environment, the jobs scheduling problem is classified by Garey; Johnson and Sethi (1976) as NP-Hard and the FJS is at least as difficult as the JS. FJS is composed of a set of jobs, each consisting of operations. Each operation must be processed individually, without interruption, in a single machine of a subset of enabled machines. The main performance criterion is minimizing the jobs tardiness. Mixed Integer Linear Programming (MILP) models are presented. These models minimize the total tardiness and the completion time of the last operation, makespan. New priority rules of jobs are proposed, as well as adaptations of rules from the literature. These rules are used by constructive heuristics and are combined with strategies aimed at exploiting specific characteristics of FSJ. In order to improve the solutions initially obtained, local searches and other improvement mechanisms are proposed and used in the development of metaheuristics of three different categories. These metaheuristics are: Iterated Local Search (ILS), classified as trajectory metaheuristic; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), constructive metaheuristic, and Artificial Bee Colony (ABC), recently proposed population metaheuristic. These methods were selected owing to their good results for various optimization problems in the literature. Computational experiments using 600 FJS instances are carried out to allow comparisons between the resolution methods. The results show that exploiting the characteristics of the problem allows one of the proposed priority rules to exceed the best literature rule in about 81% of instances. Metaheuristics ILS, GRASP and ABC achieve more than 31% improvement over the initial solutions and obtain an average tardiness only 2.24% higher than the optimal solutions. Modifications in metaheuristics are proposed to obtain even more significant improvements without increased execution time. Additionally, a version called Disassembly and Assembly FSJ (DAFJS) is studied and the experiments performed with a set of 150 instances also indicate good performance of the methods developed.

O ambiente de produção abordado neste trabalho é o Job Shop Flexível (JSF), uma generalização do Job Shop (JS). O problema de programação de tarefas, ou jobs, no ambiente JS é classificado por Garey; Johnson e Sethi (1976) como NP-Difícil e o JSF é, no mínimo, tão difícil quanto o JS. O JSF é composto por um conjunto de jobs, cada qual constituído por operações. Cada operação deve ser processada individualmente, sem interrupção, em uma única máquina de um subconjunto de máquinas habilitadas. O principal critério de desempenho considerado é a minimização dos atrasos dos jobs. São apresentados modelos de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) para minimizar o atraso total e o instante de término da última operação, o makespan. São propostas novas regras de prioridade dos jobs, além de adaptações de regras da literatura. Tais regras são utilizadas por heurísticas construtivas e são aliadas a estratégias cujo objetivo é explorar características específicas do JSF. Visando aprimorar as soluções inicialmente obtidas, são propostas buscas locais e outros mecanismos de melhoria utilizados no desenvolvimento de três meta-heurísticas de diferentes categorias. Essas meta-heurísticas são: Iterated Local Search (ILS), classificada como meta-heurística de trajetória; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), meta-heurística construtiva; e Artificial Bee Colony (ABC), meta-heurística populacional recentemente proposta. Esses métodos foram selecionados por alcançarem bons resultados para diversos problemas de otimização da literatura. São realizados experimentos computacionais com 600 instâncias do JSF, permitindo comparações entre os métodos de resolução. Os resultados mostram que explorar as características do problema permite que uma das regras de prioridade propostas supere a melhor regra da literatura em 81% das instâncias. As meta-heurísticas ILS, GRASP e ABC chegam a conseguir mais de 31% de melhoria sobre as soluções iniciais e a obter atrasos, em média, somente 2,24% superiores aos das soluções ótimas. Também são propostas modificações nas meta-heurísticas que permitem obter melhorias ainda mais expressivas sem aumento do tempo de execução. Adicionalmente é estudada uma versão do JSF com operações de Montagem e Desmontagem (JSFMD) e os experimentos realizados com um conjunto de 150 instâncias também indicam o bom desempenho dos métodos desenvolvidos. / The production environment addressed herein is the Flexible Job Shop (FJS), a generalization of the Job Shop (JS). In the JS environment, the jobs scheduling problem is classified by Garey; Johnson and Sethi (1976) as NP-Hard and the FJS is at least as difficult as the JS. FJS is composed of a set of jobs, each consisting of operations. Each operation must be processed individually, without interruption, in a single machine of a subset of enabled machines. The main performance criterion is minimizing the jobs tardiness. Mixed Integer Linear Programming (MILP) models are presented. These models minimize the total tardiness and the completion time of the last operation, makespan. New priority rules of jobs are proposed, as well as adaptations of rules from the literature. These rules are used by constructive heuristics and are combined with strategies aimed at exploiting specific characteristics of FSJ. In order to improve the solutions initially obtained, local searches and other improvement mechanisms are proposed and used in the development of metaheuristics of three different categories. These metaheuristics are: Iterated Local Search (ILS), classified as trajectory metaheuristic; Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP), constructive metaheuristic, and Artificial Bee Colony (ABC), recently proposed population metaheuristic. These methods were selected owing to their good results for various optimization problems in the literature. Computational experiments using 600 FJS instances are carried out to allow comparisons between the resolution methods. The results show that exploiting the characteristics of the problem allows one of the proposed priority rules to exceed the best literature rule in about 81% of instances. Metaheuristics ILS, GRASP and ABC achieve more than 31% improvement over the initial solutions and obtain an average tardiness only 2.24% higher than the optimal solutions. Modifications in metaheuristics are proposed to obtain even more significant improvements without increased execution time. Additionally, a version called Disassembly and Assembly FSJ (DAFJS) is studied and the experiments performed with a set of 150 instances also indicate good performance of the methods developed.