Este trabalho insere-se na área de pesquisa de sistemas de transporte inteligente e mobilidade urbana buscando um cenário onde a infraestrutura rodoviária é capaz de monitorar um tráfego exclusivo de veículos inteligentes que não dependem de motoristas para serem guiados. A principal contribuição do trabalho é o desenvolvimento de uma solução matemática para otimizar o gerenciamento microscópico centralizado do tráfego de veículos inteligentes em trechos (segmentos) de rodovia. Para isto é apresentado um modelo de otimização baseado em Programação Linear Inteira Mista (MILP), que determina um plano ótimo de trajetórias individuais dos veículos em uma evolução de tráfego. O objetivo é reduzir o tempo de viagem individualmente e assegurar fluidez do tráfego. O modelo considera componentes essenciais do sistema dinâmico viário como topografia da pista, regras de trânsito e a curva de aceleração máxima de cada veículo. São contempladas várias situações de tráfego, tais como ultrapassagens, inclinação na pista, obstáculos e redutores de velocidade. Os resultados indicaram uma média de 20,5 segundos para o cálculo de um cenário com 6 veículos e 11 intervalos de tempo. Como o modelo MILP não tem solução em tempo computacional aceitável para aplicação real, também é proposto um algoritmo de simulação baseado em heurísticas o qual busca reduzir esse tempo de cálculo em detrimento da otimalidade da solução. O algoritmo reproduz o comportamento de um motorista que tenta manter sempre um valor de velocidade escolhido previamente, e por isso é forçado a ultrapassar outros veículos quando obstruído ao longo do trajeto. O resultado do algoritmo tem importância adicional, pois serve de referência para resolver o problema da prioridade nas ultrapassagens. Também são propostos novos indicadores para a avaliação microscópica de qualidade de tráfego. Finalmente, são apresentados resultados de testes em simulações a fim de avaliar e validar o modelo e o algoritmo. / This work focus on the research area of intelligent transportation systems and urban mobility. It considers a scenario where the roadside infrastructure is capable of monitoring traffic composed by 100% of intelligent vehicles that do not rely on drivers to be guided. The main contribution of this work is the development of a mathematical solution to optimize the centralized management of intelligent microscopic vehicular traffic in parts (segments) of highway. Therefore an optimization model based on Mixed Integer Linear Programming (MILP) is presented. The model determines individual trajectories plans of vehicles in a traffic evolution. The objective is to reduce the travel time individually and ensure traffic flow. The model considers essential components of the dynamic highway system, such as, topography of the lane, traffic rules and acceleration curve for each vehicle. Many traffic situations are considered, such as, overtaking, slopes, obstacles and speed reducers. The results indicated an average of 20.5 seconds to calculate a scenario with 6 vehicles and 11 time intervals. As the MILP model has no solution in acceptable computational time for real application, it is proposed an algorithm based on heuristic simulation which seeks to reduce the computation time at the expense of optimality of the solution. The algorithm reproduces the behavior of a driver who always tries to maintain a preselected velocity value, and is therefore forced to overtake other vehicles when blocked along the path. The result of the algorithm has additional importance because it serves as a reference for solving the problem of priority when overtaking. New indicators for microscopic evaluation of quality traffic are also proposed. Finally, test results are presented on simulations to evaluate and validate the model and algorithm.

Esta tese apresenta um novo protocolo de roteamento voltado para as Redes Tolerantes a Atrasos que exibem comportamentos complexos e dinâmicos. O protocolo proposto chama-se Cultural GrAnt (do inglês Cultural Greedy Ant) uma vez que este utiliza um sistema híbrido composto por um Algoritmo Cultural (AC) e uma versão gulosa da meta-heurística de Otimização por Colônia de Formigas (ACO). No Cultural GrAnt, o ACO representa o espaço populacional de um AC e utiliza uma regra de transição gulosa de modo a intensificar bons caminhos já encontrados ou explorar novos caminhos através da seleção, dentre um conjunto de candidatos, dos nós encaminhadores de mensagens mais promissores. A principal motivação para o uso do ACO é tirar proveito da sua busca baseada em população de indivíduos e da adaptação da sua estrutura de aprendizado. O AC obtém informações durante o processo evolucionário e as utiliza para guiar a população e, então, acelerar o aprendizado enquanto provê soluções mais eficientes. Considerando informações de funções heurísticas, concentração de feromônio e conhecimentos armazenados no espaço de crenças do AC, o protocolo Cultural GrAnt inclui três módulos: roteamento; escalonamento; e gerenciamento de buffer. Esse é o primeiro protocolo de roteamento que emprega ACO e AC de modo a: inferir os melhores encaminhadores de mensagens através de informações oportunistas sobre a conectividade social entre os nós; determinar os melhores caminhos que uma mensagem deve seguir para eventualmente alcançar o seu destino final, enquanto limita o número de replicações e descartes de mensagens na rede; determinar a ordem de escalonamento das mensagens; e gerenciar o espaço de armazenamento do buffer dos nós. O protocolo Cultural GrAnt é comparado com os protocolos Epidêmico e PROPHET em dois cenários de mobilidade distintos: um modelo de movimento baseado em atividades, onde simula-se o dia-a-dia de pessoas em suas atividades de trabalho, lazer e descanso; e um modelo de movimento baseado em comunidades de pessoas. Os resultados de simulações obtidos através do simulador ONE mostram que em ambos os cenários, o protocolo Cultural GrAnt alcança uma taxa mais alta de entrega de mensagens, uma replicação menor de mensagens e um número menor de mensagens descartadas se comparado com os protocolos Epidêmico e PROPHET. / This work presents a new routing protocol for complex and dynamic Delay Tolerant Networks (DTN). The proposed protocol is called Cultural GrAnt (Greedy Ant), as it uses a hybrid system composed of a Cultural Algorithm and a greedy version of the Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic. In Cultural GrAnt, ACO represents the population space of the cultural algorithm and uses a greedy transition rule to either exploit previously found good paths or explore new paths by selecting, among a set of candidates, the most promising message forwarders. The main motivation for using ACO is to take advantage of its population-based search and adaptive learning framework. Conversely, CA gathers information during the evolutionary process and uses it to guide the population and thus accelerate learning while providing more efficient solutions. Considering information from heuristic functions, pheromone concentration, and knowledge stored in the CA belief space, the Cultural GrAnt protocol includes three modules: routing, scheduling, and buffer management. To the best of our knowledge, this is the first routing protocol that employs both ACO and CA to infer the best message forwarders using opportunistic information about social connectivity between nodes, determine the best paths a message must follow to eventually reach its destination while limiting message replications and droppings, and perform message transmission scheduling and buffer space management. Cultural GrAnt is compared to the Epidemic and PROPHET protocols in two different mobility scenarios: an activity-based movement model, which simulates the daily lives of people in their work, leisure and rest activities; and a community-based movement model. Simulation results obtained by the ONE simulator show that, in both scenarios, Cultural GrAnt achieves a higher delivery ratio, lower message replication, and fewer dropped messages than Epidemic and PROPHET.

A tecnologia de componentes de software é propícia para encapsular questões técnicas de implementação e favorecer o reúso entre aplicações, o que é particularmente relevante no desenvolvimento de aplicações colaborativas na Web. Este trabalho utiliza a plataforma Groupware Workbench nesse contexto. A aplicação social Arquigrafia foi a principal motivadora dessa evolução. O Arquigrafia é um ambiente colaborativo para o estudo de arquitetura e compartilhamento de imagens fortemente baseado em colaboração e inteligência coletiva. Como o conceito de inteligência coletiva é muito amplo e mal definido, foi realizada uma análise de domínio e uma classificação das técnicas e seus usos nos sistemas atuais. Também foi feito o mapeamento e a implementação das funcionalidades do Arquigrafia em componentes do Groupware Workbench e executada uma avaliação da plataforma em quatro vertentes, sendo elas: arquitetura de componentes; suporte à colaboração; arquitetura técnica; e percepção dos desenvolvedores. Limitações tecnológicas e conceituais foram identificadas, como por exemplo, o modelo de mapeamento objeto-relacional e questões ligadas à flexibilidade. Essas limitações e colocações foram tratadas e avaliadas na plataforma, resultando em melhorias na arquitetura dos componentes e na simplificação do código. O Groupware Workbench no geral mostrou-se viável para o desenvolvimento de uma aplicação colaborativa real na Web 2.0. / Software components technology is favorable to encapsulate implementation technical issues and encourage the reuse among applications. These characteristics are particularly relevant in the development of web-based collaborative applications. This work evaluates and evolves the Groupware Workbench platform in this context. The social application Arquigrafia was the main motivation for this evolution. Arquigrafia is a collaborative environment for the study of architecture and image sharing strongly based on collaboration and collective intelligence. Since the concept of collective intelligence is very broad, we performed a domain analysis and a classification of its use in current systems. We also implemented the Arquigrafia features using Groupware Workbench components and evaluated the platform in four areas: components architecture; collaboration support; technical architecture; and developers perspective. We identified technological and conceptual limitations, as for example, the adopted object-relational mapping model and issues related to the flexibility of the platform. These limitations were treated and evaluated. We noted improvements in the architecture of the components and code simplification. As a result, the Groupware Workbench was a feasible solution for developing the Arquigrafia application.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho parte do reconhecimento de que a educação permanente em saúde tem sido investida como noção a embasar diferentes referenciais teórico-conceituais para a produção de políticas voltadas à educação de profissionais de saúde, particularmente no Sistema Único de Saúde (SUS). Nesse sentido, o trabalho buscou apreender os diferentes usos dessa noção e seus sentidos para a produção de políticas. Assim, buscou delimitar o surgimento dessa noção no campo da educação e sua posterior apropriação no campo da saúde, inicialmente a partir da produção institucional da Organização Pan-Americana da Saúde e em seguida ressignificada no Brasil no âmbito da Política Nacional de Educação Permanente em Saúde (Pneps). A análise dos textos e documentos institucionais da Organização Pan-Americana da Saúde (Opas) responsáveis por desenvolver esses referenciais redundou na construção de duas matrizes conceituais, tendo sido a primeira desenvolvida entre 1974 e 1984-5; e a segunda, entre 1984-5 e 2002. Atualmente essas matrizes conceituais costumam ser denominadas respectivamente por educação continuada em saúde e educação permanente em saúde, ainda que esta última noção seja utilizada por ambas, fato discutido pelo autor ao longo do trabalho. A terceira matriz conceitual foi construída a partir da análise dos textos e documentos publicados no bojo da criação da Pneps. A partir da construção dessas três matrizes conceituais foi realizado um breve histórico das ações voltadas à educação de profissionais de saúde promovidas pela Secretaria de Gestão do Trabalho e da Educação na Saúde (SGTES), especificamente o Departamento de Gestão da Educação na Saúde (Deges), órgão criado em 2003 para se dedicar ao tema da formação de profissionais para o SUS. Nesse particular, foi proposta uma periodização das ações do Deges, relacionando cada período às diferentes matrizes conceituais construídas. A noção de educação permanente em saúde é então interrogada a partir da discussão sobre educação de adultos proposta por Arendt e de sua contextualização no referencial do capitalismo pós-industrial e das sociedades de controle, conforme delimitado por Deleuze. O conjunto dessas reflexões embasa a discussão sobre novos usos possíveis para a educação permanente em saúde e novas configurações para a política de saúde que adota essa noção, discutindo possíveis inovações para esse campo a partir da articulação com a discussão sobre inteligência coletiva. Por fim, propõe-se repensar a política de educação permanente em saúde, endereçando-a no sentido de promover o protagonismo das práticas de saúde como espaços de aprendizagem, buscando novas possibilidades no diálogo com a experiência dos pontos de cultura do Ministério da Cultura. / This work starts from the recognition that it has been invested in permanent health education as a notion to base different theoretical and conceptual references in the production of policies for the education of health professionals, particularly in the Unified Health System (SUS). In this sense, the study sought to grasp the different uses of this notion and its senses to the policies. Thus, it has tried to define the emergence of this notion in the field of education and its future appropriation in the health field, initially from the institutional production of the Pan American Health Organization and then re-signified in Brazil under the National Policy of Permanent Education in Health (PNEPS). The analysis of texts and institutional documents of the Pan American Health Organization (PAHO) responsible for developing these theoretical frameworks resulted in the construction of two conceptual matrices, being the first developed between 1974 and 1984-5 and the second between 1984-5 and 2002. Currently, these conceptual matrices are often denominated, respectively, as continuing education in health and permanent health education, although the latest notion is used by both frameworks, a fact discussed by the author throughout the work. The third conceptual framework was built from the analysis of texts and documents published in the context of the creation of PNEPS. From the construction of these three conceptual matrices was carried out a brief history of actions aimed at the education of health professionals promoted by the Secretary of Labor Management and Health Education (SGTES), specifically the Department of Education Management in Health (DEGES), a department created in 2003 to devote itself to the subject of professional training for the SUS. In this regard, it proposed a periodization of DEGES actions, relating each time to the different conceptual built matrices. The notion of permanent education in health is then interrogated from the discussion of adult education proposed by Arendt and under the referential of post-industrial capitalism and societies of control defined by Deleuze. This set of reflections underlies the discussion of possible new uses for permanent education in health and the new settings for health policy embracing this notion, discussing possible innovations for this field from the connection with the discussion of collective intelligence. Finally, it is proposed to rethink the permanent education in health policy, addressing it to promote the protagonism of health practices as learning spaces, searching for new possibilities in the dialogue with the experience of the political culture.

ANP / Este trabalho propõe o uso de Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos (DFCM, do inglês Dynamic Fuzzy Cognitive Maps), uma evolução dos Mapas Cognitivos Fuzzy (FCM), para o desenvolvimento de sistemas autônomos para tomada de decisões. O FCM representa o conhecimento de forma simbólica, através de conceitos e relações causais dispostas em um grafo. Na sua versão clássica, os FCMs são usados no desenvolvimento de modelos estáticos, sendo inapropriados para o desenvolvimento de modelos temporais ou dinâmicos devido à ocorrência simultânea de todas as causalidades em uma estrutura fixa dos grafos, i.e., os conceitos e suas relações causais são invariantes no tempo. O DFCM utiliza o mesmo formalismo matemático do FCM através de grafos, acrescentando funcionalidades, como por exemplo, a capacidade de auto adaptação através de algoritmos de aprendizagem de máquina e a possibilidade de inclusão de novos tipos de conceitos e relações causais ao modelo FCM clássico. A partir dessas inclusões, é possível construir modelos DFCM para tomada de decisões dinâmicas, as quais são necessárias no desenvolvimento de ferramentas inteligentes em áreas de conhecimento correlatas à engenharia, de modo especifico a construção de modelos aplicados em Robótica Autônoma. Em especial, para as áreas de Robótica de Enxame e Vida artificial, como abordados nesta pesquisa. O sistema autônomo desenvolvido neste trabalho aborda problemas com diferentes objetivos (como desviar de obstáculos, coletar alvos ou alimentos, explorar o ambiente), hierarquizando as ações necessárias para atingi-los, através do uso de uma arquitetura para o planejamento, inspirada no modelo clássico de Subsunção de Brooks, e uma máquina de estados para o gerenciamento das ações. Conceitos de aprendizagem de máquina, em especial Aprendizagem por Reforço, são empregadas no DFCM para a adaptação dinâmica das relações de casualidade, possibilitando o controlador a lidar com eventos não modelados a priori. A validação do controlador DFCM proposto é realizada por meio de experimentos simulados através de aplicações nas áreas supracitadas. / This dissertation proposes the use of Dynamic Fuzzy Cognitive Maps (DFCM), an evolution of Fuzzy Cognitive Maps (FCM), for the development of autonomous system to decision-taking. The FCM represents knowledge in a symbolic way, through concepts and causal relationships disposed in a graph. In its standard form, the FCMs are limited to the development of static models, in other words, classical FCMs are inappropriate for development of temporal or dynamic models due to the simultaneous occurrence of all causalities in a permanent structure, i.e., the concepts and the causal relationships are time-invariant. The DFCM uses the same mathematical formalism of the FCM, adding features to its predecessor, such as self-adaptation by means of machine learning algorithms and the possibility of inclusion of new types of concepts and causal relationships into the classical FCM model. From these inclusions, it is possible to develop DFCM models for dynamic decision-making problems, which are needed to the development of intelligent tools in engineering and other correlated areas, specifically, the construction of autonomous systems applied in Autonomous Robotic. In particular, to the areas of Swarm Robotics and Artificial Life, as approached in this research. The developed autonomous system deals with multi-objective problems (such as deviate from obstacle, collect target or feed, explore the environment), hierarchizing the actions needed to reach them, through the use of an architecture for planning, inspired by the Brook’s classical Subsumption model, and a state machine for the management of the actions. Learning machine algorithms, in particular Reinforcement Learning, are implemented in the DFCM to dynamically tune the causalities, enabling the controller to handle not modelled event a priori. The proposed DFCM model is validated by means of simulated experiments applied in the aforementioned areas.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho parte do reconhecimento de que a educação permanente em saúde tem sido investida como noção a embasar diferentes referenciais teórico-conceituais para a produção de políticas voltadas à educação de profissionais de saúde, particularmente no Sistema Único de Saúde (SUS). Nesse sentido, o trabalho buscou apreender os diferentes usos dessa noção e seus sentidos para a produção de políticas. Assim, buscou delimitar o surgimento dessa noção no campo da educação e sua posterior apropriação no campo da saúde, inicialmente a partir da produção institucional da Organização Pan-Americana da Saúde e em seguida ressignificada no Brasil no âmbito da Política Nacional de Educação Permanente em Saúde (Pneps). A análise dos textos e documentos institucionais da Organização Pan-Americana da Saúde (Opas) responsáveis por desenvolver esses referenciais redundou na construção de duas matrizes conceituais, tendo sido a primeira desenvolvida entre 1974 e 1984-5; e a segunda, entre 1984-5 e 2002. Atualmente essas matrizes conceituais costumam ser denominadas respectivamente por educação continuada em saúde e educação permanente em saúde, ainda que esta última noção seja utilizada por ambas, fato discutido pelo autor ao longo do trabalho. A terceira matriz conceitual foi construída a partir da análise dos textos e documentos publicados no bojo da criação da Pneps. A partir da construção dessas três matrizes conceituais foi realizado um breve histórico das ações voltadas à educação de profissionais de saúde promovidas pela Secretaria de Gestão do Trabalho e da Educação na Saúde (SGTES), especificamente o Departamento de Gestão da Educação na Saúde (Deges), órgão criado em 2003 para se dedicar ao tema da formação de profissionais para o SUS. Nesse particular, foi proposta uma periodização das ações do Deges, relacionando cada período às diferentes matrizes conceituais construídas. A noção de educação permanente em saúde é então interrogada a partir da discussão sobre educação de adultos proposta por Arendt e de sua contextualização no referencial do capitalismo pós-industrial e das sociedades de controle, conforme delimitado por Deleuze. O conjunto dessas reflexões embasa a discussão sobre novos usos possíveis para a educação permanente em saúde e novas configurações para a política de saúde que adota essa noção, discutindo possíveis inovações para esse campo a partir da articulação com a discussão sobre inteligência coletiva. Por fim, propõe-se repensar a política de educação permanente em saúde, endereçando-a no sentido de promover o protagonismo das práticas de saúde como espaços de aprendizagem, buscando novas possibilidades no diálogo com a experiência dos pontos de cultura do Ministério da Cultura. / This work starts from the recognition that it has been invested in permanent health education as a notion to base different theoretical and conceptual references in the production of policies for the education of health professionals, particularly in the Unified Health System (SUS). In this sense, the study sought to grasp the different uses of this notion and its senses to the policies. Thus, it has tried to define the emergence of this notion in the field of education and its future appropriation in the health field, initially from the institutional production of the Pan American Health Organization and then re-signified in Brazil under the National Policy of Permanent Education in Health (PNEPS). The analysis of texts and institutional documents of the Pan American Health Organization (PAHO) responsible for developing these theoretical frameworks resulted in the construction of two conceptual matrices, being the first developed between 1974 and 1984-5 and the second between 1984-5 and 2002. Currently, these conceptual matrices are often denominated, respectively, as continuing education in health and permanent health education, although the latest notion is used by both frameworks, a fact discussed by the author throughout the work. The third conceptual framework was built from the analysis of texts and documents published in the context of the creation of PNEPS. From the construction of these three conceptual matrices was carried out a brief history of actions aimed at the education of health professionals promoted by the Secretary of Labor Management and Health Education (SGTES), specifically the Department of Education Management in Health (DEGES), a department created in 2003 to devote itself to the subject of professional training for the SUS. In this regard, it proposed a periodization of DEGES actions, relating each time to the different conceptual built matrices. The notion of permanent education in health is then interrogated from the discussion of adult education proposed by Arendt and under the referential of post-industrial capitalism and societies of control defined by Deleuze. This set of reflections underlies the discussion of possible new uses for permanent education in health and the new settings for health policy embracing this notion, discussing possible innovations for this field from the connection with the discussion of collective intelligence. Finally, it is proposed to rethink the permanent education in health policy, addressing it to promote the protagonism of health practices as learning spaces, searching for new possibilities in the dialogue with the experience of the political culture.

ANP / Este trabalho propõe o uso de Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos (DFCM, do inglês Dynamic Fuzzy Cognitive Maps), uma evolução dos Mapas Cognitivos Fuzzy (FCM), para o desenvolvimento de sistemas autônomos para tomada de decisões. O FCM representa o conhecimento de forma simbólica, através de conceitos e relações causais dispostas em um grafo. Na sua versão clássica, os FCMs são usados no desenvolvimento de modelos estáticos, sendo inapropriados para o desenvolvimento de modelos temporais ou dinâmicos devido à ocorrência simultânea de todas as causalidades em uma estrutura fixa dos grafos, i.e., os conceitos e suas relações causais são invariantes no tempo. O DFCM utiliza o mesmo formalismo matemático do FCM através de grafos, acrescentando funcionalidades, como por exemplo, a capacidade de auto adaptação através de algoritmos de aprendizagem de máquina e a possibilidade de inclusão de novos tipos de conceitos e relações causais ao modelo FCM clássico. A partir dessas inclusões, é possível construir modelos DFCM para tomada de decisões dinâmicas, as quais são necessárias no desenvolvimento de ferramentas inteligentes em áreas de conhecimento correlatas à engenharia, de modo especifico a construção de modelos aplicados em Robótica Autônoma. Em especial, para as áreas de Robótica de Enxame e Vida artificial, como abordados nesta pesquisa. O sistema autônomo desenvolvido neste trabalho aborda problemas com diferentes objetivos (como desviar de obstáculos, coletar alvos ou alimentos, explorar o ambiente), hierarquizando as ações necessárias para atingi-los, através do uso de uma arquitetura para o planejamento, inspirada no modelo clássico de Subsunção de Brooks, e uma máquina de estados para o gerenciamento das ações. Conceitos de aprendizagem de máquina, em especial Aprendizagem por Reforço, são empregadas no DFCM para a adaptação dinâmica das relações de casualidade, possibilitando o controlador a lidar com eventos não modelados a priori. A validação do controlador DFCM proposto é realizada por meio de experimentos simulados através de aplicações nas áreas supracitadas. / This dissertation proposes the use of Dynamic Fuzzy Cognitive Maps (DFCM), an evolution of Fuzzy Cognitive Maps (FCM), for the development of autonomous system to decision-taking. The FCM represents knowledge in a symbolic way, through concepts and causal relationships disposed in a graph. In its standard form, the FCMs are limited to the development of static models, in other words, classical FCMs are inappropriate for development of temporal or dynamic models due to the simultaneous occurrence of all causalities in a permanent structure, i.e., the concepts and the causal relationships are time-invariant. The DFCM uses the same mathematical formalism of the FCM, adding features to its predecessor, such as self-adaptation by means of machine learning algorithms and the possibility of inclusion of new types of concepts and causal relationships into the classical FCM model. From these inclusions, it is possible to develop DFCM models for dynamic decision-making problems, which are needed to the development of intelligent tools in engineering and other correlated areas, specifically, the construction of autonomous systems applied in Autonomous Robotic. In particular, to the areas of Swarm Robotics and Artificial Life, as approached in this research. The developed autonomous system deals with multi-objective problems (such as deviate from obstacle, collect target or feed, explore the environment), hierarchizing the actions needed to reach them, through the use of an architecture for planning, inspired by the Brook’s classical Subsumption model, and a state machine for the management of the actions. Learning machine algorithms, in particular Reinforcement Learning, are implemented in the DFCM to dynamically tune the causalities, enabling the controller to handle not modelled event a priori. The proposed DFCM model is validated by means of simulated experiments applied in the aforementioned areas.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sergio Augusto.pdf: 2350058 bytes, checksum: 7c3c67925b0b27a77105c3cb0799c4e6 (MD5) Previous issue date: 2012-05-04 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This work provides a framework to obtain the optimal bidding strategy for a GENCO in long-term electricity auction. The tool is based on intelligent techniques for optimizing the proposed Utility Function. The goal is to find the optimal strategy that maximizes the expected payoff of GENCO and simultaneously minimize the risks. The risks are modeled by two classical metrics: the Variance (Portfolio Theory) and Value at Risk (VaR). The proposed methodology is applied to auctions for long-term forward contracts, such that used in the Brazilian power system for buying and selling energy in the regulated market. The Bidding Strategy is formed through a Supply Curve which relates the optimal amount of energy to different offer prices. Thus, it allows the GENCO define the best bid (offer) for a given offer price. The proposed approach is validated for three test cases: First, concerning the variation of generation and price of energy scenarios for evaluation of the bidding strategy and the GENCOS risk perception; The second, consider a cascade hydro-term system for evaluation of MRE; and The third, considers the northeastern Brazilian subsystem where the supply curve is formed for the CHESF company's power plants portfolio. The results show how the offer may be changed according the variation of the spot prices and physical generation and demonstrate the efficacy of meta-heuristics proposed to optimize the supply model. / Este trabalho apresenta uma ferramenta de auxílio e suporte à tomada de decisões na formação de estratégias de oferta para agentes geradores (GENCOS) participantes de leilões de eletricidade de longo-prazo. A ferramenta é baseada em técnicas inteligentes para a otimização da Função de Utilidade proposta média-risco . O objetivo é encontrar a Estratégia Ótima que maximize o retorno esperado da GENCO e, simultaneamente, minimize os riscos relacionados às incertezas no montante de energia produzida e no preço spot, modelados por duas métricas clássicas de risco: a Variância (teoria dos portfólios) e o Valor em Risco (VaR). A abordagem proposta é aplicada ao mercado brasileiro de eletricidade, especificamente, ao ambiente de Leilões de Energia Existente na categoria Quantidade de Energia, tais quais os leilões aplicados pelo órgão regulador brasileiro para compra e venda de energia no mercado regulado. Sugere-se aqui a formação de uma Curva de Oferta que relacione a quantidade de energia ótima para diferentes preços de oferta. E, deste modo, permita a GENCO definir qual o melhor lance (oferta) para dado preço de oferta durante o processo do leilão. Para a avaliação da abordagem foram utilizados três casos testes: O primeiro considera cenários de geração física e preço de energia a fim de avaliar a estratégia de oferta e a percepção ao risco de contratação da GENCO quanto à variação de tais cenários; o segundo, considera um sistema em cascata onde é possível observar o efeito do Mecanismo de Realocação de Energia (MRE) sobre a oferta das GENCOS; e o terceiro considera o subsistema nordeste brasileiro onde a curva de oferta é formada para o portfólio de usinas pertencentes à empresa CHESF. Os resultados demonstram como a oferta de energia pode ser alterada de acordo com cenários de oferta gerados e comprovam a eficiência da meta-heurística proposta para otimização do modelo de oferta.