O objetivo do presente trabalho é a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo (FPO), onde existe a necessidade de se considerar as variáveis de controle associadas aos taps de transformadores em-fase e chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt como variáveis discretas e existe a necessidade da limitação, e/ou até mesmo a minimização do número de ações de controle. Neste trabalho, o problema de FPO será abordado por meio de três estratégias. Na primeira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Programação Não Linear com Variáveis Contínuas e Discretas (PNLCD) para a minimização de perdas ativas na transmissão; são propostas três abordagens utilizando funções de discretização para o tratamento das variáveis discretas. Na segunda proposta, considera-se que o problema de FPO, com os taps de transformadores discretos e bancos de capacitores e reatores shunts fixos, possui uma limitação no número de ações de controles; variáveis binárias associadas ao número de ações de controles são tratadas por uma função quadrática. Na terceira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Otimização Multiobjetivo. O método da soma ponderada e o método &#949-restrito são utilizados para modificar os problemas multiobjetivos propostos em problemas mono-objetivos. As variáveis binárias associadas às ações de controles são tratadas por duas funções, uma sigmoidal e uma polinomial. Para verificar a eficácia e a robustez dos modelos e algoritmos desenvolvidos serão realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras. Todos os algoritmos e modelos foram implementados em General Algebraic Modeling System (GAMS) e os solvers CONOPT, IPOPT, KNITRO e DICOPT foram utilizados na resolução dos problemas. Os resultados obtidos confirmam que as estratégias de discretização são eficientes e as propostas de modelagem para variáveis binárias permitem encontrar soluções factíveis para os problemas envolvendo as ações de controles enquanto os solvers DICOPT e KNITRO utilizados para modelar variáveis binárias não encontram soluções. / The aims of this study are the investigation and the development of continuous and discrete optimization strategies to Optimal Power Flow (OPF) problems, where the control variables are the tap ratios of on-load tap changing (OLTC) transformers and shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks. These controls are discrete variables and a need for the limitation and/or even the minimization of the number of control adjustments is required. In this work, three strategies for solving the OPF problem have been deviced. In the first strategy, the OPF problem is modeled as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables for active power losses minimization; Three approaches using discretization functions for handling discrete variables have been investigated. In the second proposal, the OPF problem with discrete OLTC transformers and continuous shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks has a limitation on the number of control adjustments; binary variables associated with control adjustments are handled by a quadratic function. In the third proposal, the OPF problem is modeled as a multiobjective optimization problem. The weighting method and the &#949-constraint method are used to modify the proposed multiobjective problems onto single-objective problems. The binary variables associated with the controls are handled by sigmoidal and polynomial functions. The efficiency and robustness of the models and algorithms are shown for IEEE benchmark test-systems with up to 300 buses. All algorithms and models were implemented in GAMS modeling language and the results are obtained by means of CONOPT, IPOPT, KNITRO and DICOPT solvers. The results confirm that the discretization strategies are efficient and the proposed modeling for binary variables allows finding feasible solutions to problems involving the of controls while DICOPT and KNITRO solvers used to handle binary variables fail to find solutions.

Substâncias tóxicas como o fenol e outros compostos aromáticos dificultam o tratamento de efluentes via digestores biológicos. Estes compostos tóxicos em altas concentrações são nocivos aos lodos biológicos, podendo inviabilizar por completo o tratamento. Nas últimas décadas, os Processos Oxidativos Avançados (POAs), como os processos Fenton e foto- Fenton, surgiram como alternativa para o tratamento de compostos tóxicos. Os POAs degradam os compostos orgânicos pela geração de compostos oxidantes fortes, como o radical hidroxila, a partir de reagentes como peróxido de hidrogênio. Os processos Fenton e foto-Fenton fazem uso de ferro (II), um catalisador relativamente barato, para catalisar a decomposição do peróxido de hidrogênio, reação denominada como reação de Fenton. Em virtude dos complexos mecanismos presentes nos processos Fenton e foto-Fenton, torna-se necessária uma compreensão da cinética do processo, que envolve reações térmicas e fotoquímicas, por meio de sua modelagem matemática fenomenológica. A modelagem da degradação do fenol via processos Fenton e foto-Fenton proposta por este trabalho começa pela estequiometria dos dois processos, que descreve as reações químicas, térmicas e fotoquímicas existentes. A partir destas, é possível desenvolver o modelo cinético dos processos Fenton e foto-Fenton, no qual se determina a velocidade com que estas reações ocorrem. O passo seguinte é o da modelagem hidráulica (ou de escoamento) dos reatores de processo Fenton e foto-Fenton, sendo que para o segundo processo, o modelo deve levar em conta a propagação da radiação por dentro de reator. Foram realizados 3 experimentos de degradação de fenol via processo Fenton para análise das variações das concentrações de fenol, catecol e hidroquinona. Os dados experimentais são comparados com resultados simulados com intuito do ajuste das constantes cinéticas do modelo. Com as constantes ajustadas, são realizadas comparações entre os processos Fenton e foto-Fenton para análise de suas eficiências. A partir dos modelos matemáticos dos reatores de processos Fenton e foto-Fenton, é desenvolvido um modelo de otimização baseado em superestrutura de redes de reatores para a síntese de uma planta de tratamento de efluentes contaminados com fenol. Objetivou-se a redução dos custos de capital, operação e depreciação desta planta, sujeitos às restrições de projeto e ao modelo da superestrutura, resultando em modelos de programação não-linear inteira mista. Foram geradas soluções ótimas para o tratamento de efluentes contaminados com fenol em redes de um, dois e três reatores de POAs. / Toxic substances such as phenol and other aromatic compounds make the wastewater treatment by biological (aerobic or anaerobic) digestors more difficult. These toxic compounds in high concentrations are harmful for the biological sludge and they may render the treatment impractical. In recent decades, Advanced Oxidative Processes (AOPs) appeared as an alternative for the treatment of toxic compounds. AOPs degrade the organic compounds by generating strong oxidizing compounds, such as the hydroxyl radical, from reactants such as hydrogen peroxide. The Fenton and photo-Fenton processes make use of iron (II), a relatively inexpensive catalyst, to catalyze the hydrogen peroxide decomposition, reaction known as the Fenton reaction. Because of the complex nature of the mechanisms that take place in the Fenton and photo-Fenton processes, the understanding of the process kinetics, which involves thermal and photochemical reactions, becomes necessary through its first-principle mathematical modeling. The modeling of phenol degradation by the Fenton and photo-Fenton processes proposed in this work starts with the stoichiometry of the two processes that enumerates the existing thermal and photochemical reactions. Furthermore, it is possible to develop the Fenton and photo- Fenton kinetic model, which determines the reaction rates. The next step is to model the hydraulic (or flow) behavior of the Fenton and photo-Fenton process reactor, whereas the model for the latter must consider how the radiation propagates inside the reactor. Three experiments of the phenol degradation by the Fenton process were carried out to analyze the concentration variation for phenol, catechol and hydroquinone. The experimental data are compared with simulated results aiming the estimation of the kinetic constants of the model. Using the adjusted constants, the Fenton and photo-Fenton processes were compared to analyze their efficiencies. From the mathematical models of the Fenton and photo-Fenton process reactors, an optimization model based on reactor network superstructure is developed for the synthesis of a phenol contaminated wastewater treatment plant. The objective is to minimize the plant capital, operation and depreciation costs, subject to design constraints and to the superstructure model, thus resulting in mixed integer nonlinear programming models. Optimal solutions were generated for the phenol contaminated wastewater treatment in networks with one, two and three AOP reactors.

O planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de potência tem como objetivo determinar a participação de usinas termoelétricas e hidrelétricas de forma a garantir o suprimento desta energia ao menor custo operacional possível, dentro de restrições técnicas. Alguns fatores tornam a solução desse problema bastante complexa destacando a não linearidade, presente na equação de geração hidráulica; a não separabilidade espacial, devido ao fato da decisão de quanto gerar em uma usina interferir em outra usina do sistema; a separabilidade temporal aditiva, devido a interferência de uma decisão atual em uma decisão futura e, como no caso brasileiro, de grande porte. O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para o planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de potência, com Programação Dinâmica, de forma que as usinas hidrelétricas possam ser representadas e otimizadas individualmente, completamente desacopladas. Essa aplicação é possível através da utilização de uma função objetivo modificada, considerando-se não apenas os custos, mas também os dados de afluências das usinas imediatamente a jusante. O modelo proposto, como função objetivo modificada, foi aplicado em cascatas de usinas hidrelétricas brasileiras, cujos resultados puderam ser comparados com os comportamentos ótimos obtidos de forma direta, ou seja, com a otimização de todo o sistema em conjunto. Com base nos resultados obtidos, pôde-se observar o bom comportamento do modelo implementado. / The energetic operation planning in hydrothermal power systems aims to determine the participation of hydroelectric power plants and thermoelectric power plants to ensure the supply of electricity at the lowest operating cost possible, between technical constraints. Some factors make the solution of this problem quite complex highlighting the nonlinearity, present in the equation of hydraulic generation, non-spatial separability, due the fact that the decision of the amount of energy generated in a plant interfere in another plants of the system, the additive time separability, because of the interference from an actual decision on a future decision and, as in the Brazilian case, large. The proposal of this work is to present a new approach to hydrothermal power systems, with Dynamic Programming, so that hydroelectric power plants can be represented and optimized individually, completely decoupled. This application is possible through the use of a modified objective function, considering not only costs but also the inflow data immediately on the downstream plants. The proposed model was applied in a Brazilian cascade of hydroelectric plants, comparing the optimal behavior obtained directly, by optimizing the whole system together and the new technique behavior. Based on the results obtained, we can observe the good results of the implemented model.

Die Habilitationsschrift beschäftigt sich mit Theorie, Algorithmen und Software zur Lösung von nichtkonvexen, gemischt-ganzzahligen, nichtlinearen Optimierungsproblemen (MINLP). Sie besteht aus 14 Kapiteln, die in zwei Teile gegliedert sind. Im ersten Teil werden grundlegende Optimierungswerkzeuge beschrieben und im zweiten Teil werden Lösungsalgorithmen vorgestellt. Fast alle vorgeschlagenen Algorithmen wurden als Teil der objektorientierten C++ Bibliothek LaGO implementiert. Numerische Experimente mit verschiedenen MINLP-Problemen zeigen die Möglichkeiten und Grenzen dieser Verfahren. / This book is concerned with theory, algorithms and software for solving nonconvex mixed integer nonlinear programs. It consists of two parts. The first part describes basic optimization tools, such as block-separable reformulations, convex and Lagrangian relaxations, decomposition methods and global optimality criteria. The second part is devoted to algorithms. Starting with a short overview on existing methods, we present deformation, rounding, partitioning and Lagrangian heuristics, and a branch-cut-and-price algorithm. The algorithms are implemented as part of an object-oriented library, called LaGO. We report numerical results on several mixed integer nonlinear programs to show abilities and limits of the proposed solution methods.

<div>Latency is regarded as the Achilles heel of cloud computing. Pricing is an essential component in the cloud market since it not only directly affects a cloud service provider's (CSP's) revenue but also a user's budget. This dissertation investigates the latency-aware pricing schemes that provide rigorous performance guarantees for the cloud market. The research is conducted along the following major problems as summarized below:</div><div><br></div><div>First, we will address a major challenge confronting the CSPs utilizing a tiered storage (with cold storage and hot storage) architecture - how to maximize their overall profit over a variety of storage tiers that offer distinct characteristics, as well as file placement and access request scheduling policies. To this end, we propose a scheme where the CSP offers a two-stage auction process for (a) requesting storage capacity, and (b) requesting accesses with latency requirements. Our two-stage bidding scheme provides a hybrid storage and access optimization framework with the objective of maximizing the CSP's total net profit over four dimensions: file acceptance decision, placement of accepted files, file access decision and access request scheduling policy. The proposed optimization is a mixed-integer nonlinear program that is hard to solve. We propose an efficient heuristic to relax the integer optimization and to solve the resulting nonlinear stochastic programs. The algorithm is evaluated under different scenarios and with different storage system parameters, and insightful numerical results are reported by comparing the proposed approach with other profit-maximization models. We see a profit increase of over 60% of our proposed method compared to other schemes in certain simulation scenarios.</div><div><br></div><div>Second, we will resolve one of the challenges when using Amazon Web Services (AWS). Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) provides two most popular pricing schemes--i) the costly on-demand instance where the job is guaranteed to be completed, and ii) the cheap spot instance where a job may be interrupted. We consider a user can select a combination of on-demand and spot instances to finish a task. Thus he needs to find the optimal bidding price for the spot-instance, and the portion of the job to be run on the on-demand instance. We formulate the problem as an optimization problem and seek to find the optimal solution. We consider three bidding strategies: one-time requests with expected guarantee, one-time requests with penalty for incomplete job and violating the deadline, and persistent requests. Even without a penalty on incomplete jobs, the optimization problem turns out to be non-convex. Nevertheless, we show that the portion of the job to be run on the on-demand instance is at most half. If the job has a higher execution time or smaller deadline, the bidding price is higher and vice versa. Additionally, the user never selects the on-demand instance if the execution time is smaller than the deadline. The numerical results illustrate the sensitivity of the effective portfolio to several of the parameters involved in the model. Our empirical analysis on the Amazon EC2 data shows that our strategies can be employed on the real instances, where the expected total cost of the proposed scheme decreases over 45% compared to the baseline strategy.<br></div>

Durante as décadas de 70 e 80, desenvolveram-se métodos baseados em penalidades exatas diferenciáveis para resolver problemas de otimização não linear com restrições. Uma desvantagem dessas penalidades é que seus gradientes contêm termos de segunda ordem em suas fórmulas, o que impede a utilização de métodos do tipo Newton para resolver o problema. Para contornar essa dificuldade, utilizamos uma ideia de construção de penalidade exata para desigualdades variacionais, introduzida recentemente por André e Silva. Essa construção consiste em incorporar um estimador de multiplicadores, proposto por Glad e Polak, no lagrangiano aumentado para desigualdades variacionais. Nesse trabalho, estendemos o estimador de multiplicadores para restrições gerais de igualdade e desigualdade, e enfraquecemos a hipótese de regularidade. Como resultado, obtemos uma função penalidade exata continuamente diferenciável e uma nova reformulação do sistema KKT associado a problemas não lineares. A estrutura dessa reformulação permite a utilização do método de Newton semi-suave, e a taxa de convergência local superlinear pode ser provada. Além disso, verificamos que a penalidade exata construída pode ser usada para globalizar o método, levando a uma abordagem do tipo Gauss-Newton. Por fim, realizamos experimentos numéricos baseando-se na coleção CUTE de problemas de teste. / During the 1970\'s and 1980\'s, methods based on differentiable exact penalty functions were developed to solve constrained optimization problems. One drawback of these functions is that they contain second-order terms in their gradient\'s formula, which do not allow the use of Newton-type methods. To overcome such difficulty, we use an idea for construction of exact penalties for variational inequalities, introduced recently by André and Silva. This construction consists on incorporating a multipliers estimate, proposed by Glad and Polak, in the augmented Lagrangian function for variational inequalities. In this work, we extend the multipliers estimate to deal with both equality and inequality constraints and we weaken the regularity assumption. As a result, we obtain a continuous differentiable exact penalty function and a new equation reformulation of the KKT system associated to nonlinear problems. The formula of such reformulation allows the use of semismooth Newton method, and the local superlinear convergence rate can be also proved. Besides, we note that the exact penalty function can be used to globalize the method, resulting in a Gauss-Newton-type approach. We conclude with some numerical experiments using the collection of test problems CUTE.

Em um problema de natureza hierárquica, o nível mais influente toma certas decisões que afetam o comportamento dos níveis inferiores. Cada decisão do nível mais influente é considerada como fixa pelos níveis inferiores, que, com tais informações, tomam decisões que maximizam seus objetivos. Essas decisões podem influenciar os resultados obtidos pelo nível superior, que, por sua vez, também anseia pela decisão ótima. Em programação matemática, este problema é modelado como um problema de programação em níveis. Neste trabalho, consideramos uma classe particular de problemas de programação em níveis: os problemas de programação matemática em dois níveis. Estudamos uma técnica de resolução que consiste em substituir o problema do nível inferior por suas condições necessárias de primeira ordem, que podem ser formuladas de diversas maneiras, conforme as restrições de complementaridade são modificadas. O novo problema torna-se um problema de programação não linear e pode ser resolvido com algoritmos clássicos de otimização. Com o auxílio de condições de otimalidade de primeira e segunda ordem mostramos as relações entre o problema original e o problema reformulado. Aplicamos a técnica a problemas encontrados na literatura, analisamos o seu comportamento e apresentamos estratégias para eliminar certos inconvenientes encontrados. / In problems of hierarchical nature, the choices made by the most influential level - the so-called leader - affect the behavior of the lower levels. For each one of the leader\'s decisions there is a response from the lower levels, which maximizes the value of their respective objectives. These optimal choices, in return, may have influence in the results achieved by the leader, which also wants to make the optimal choices. In mathematical programming, this kind of problem is described as a multilevel programming problem. The present work considers a specific kind of multilevel problem: the bilevel mathematical problem. We study a resolution technique which consists in replacing the lower level problem by its necessary first order conditions, which can be formulated in various ways, as complementarity constraints occur and are modified. The new reformulated problem is a nonlinear programming problem which can be solved by classical optimization methods. Using first and second order optimality conditions, we show the relations between the original bilevel problem and the reformulated problem. We apply the described technique to solve a set of bilevel problems taken from the literature, analyse their behavior and discuss strategies to prevent undesirable difficulties that may arise.

Neste trabalho, propomos um método de pontos interiores para minimização com restrições lineares de grande porte. Este método explora a linearidade das restrições, partindo de um ponto viável e preservando a viabilidade dos iterandos. Apresentamos os principais resultados de convergência global, além de uma descrição rica em detalhes de uma implementação prática de todos os passos do método. Para atestar a implementação do método, exibimos uma ampla experimentação numérica, e uma análise comparativa com métodos bem difundidos na comunidade de otimização contínua. / In this work, we propose an interior-point method for large-scale linearly constrained optimization. This method explores the linearity of the constraints, starting from a feasible point and preserving the feasibility of the iterates. We present the main global convergence results, together with a rich description of the implementation details of all the steps of the method. To validate the implementation of the method, we present a wide set of numerical experiments and a comparative analysis with well known softwares of the continuous optimization community.

Durante as décadas de 70 e 80, desenvolveram-se métodos baseados em penalidades exatas diferenciáveis para resolver problemas de otimização não linear com restrições. Uma desvantagem dessas penalidades é que seus gradientes contêm termos de segunda ordem em suas fórmulas, o que impede a utilização de métodos do tipo Newton para resolver o problema. Para contornar essa dificuldade, utilizamos uma ideia de construção de penalidade exata para desigualdades variacionais, introduzida recentemente por André e Silva. Essa construção consiste em incorporar um estimador de multiplicadores, proposto por Glad e Polak, no lagrangiano aumentado para desigualdades variacionais. Nesse trabalho, estendemos o estimador de multiplicadores para restrições gerais de igualdade e desigualdade, e enfraquecemos a hipótese de regularidade. Como resultado, obtemos uma função penalidade exata continuamente diferenciável e uma nova reformulação do sistema KKT associado a problemas não lineares. A estrutura dessa reformulação permite a utilização do método de Newton semi-suave, e a taxa de convergência local superlinear pode ser provada. Além disso, verificamos que a penalidade exata construída pode ser usada para globalizar o método, levando a uma abordagem do tipo Gauss-Newton. Por fim, realizamos experimentos numéricos baseando-se na coleção CUTE de problemas de teste. / During the 1970\'s and 1980\'s, methods based on differentiable exact penalty functions were developed to solve constrained optimization problems. One drawback of these functions is that they contain second-order terms in their gradient\'s formula, which do not allow the use of Newton-type methods. To overcome such difficulty, we use an idea for construction of exact penalties for variational inequalities, introduced recently by André and Silva. This construction consists on incorporating a multipliers estimate, proposed by Glad and Polak, in the augmented Lagrangian function for variational inequalities. In this work, we extend the multipliers estimate to deal with both equality and inequality constraints and we weaken the regularity assumption. As a result, we obtain a continuous differentiable exact penalty function and a new equation reformulation of the KKT system associated to nonlinear problems. The formula of such reformulation allows the use of semismooth Newton method, and the local superlinear convergence rate can be also proved. Besides, we note that the exact penalty function can be used to globalize the method, resulting in a Gauss-Newton-type approach. We conclude with some numerical experiments using the collection of test problems CUTE.

O planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de potência tem como objetivo determinar a participação de usinas termoelétricas e hidrelétricas de forma a garantir o suprimento desta energia ao menor custo operacional possível, dentro de restrições técnicas. Alguns fatores tornam a solução desse problema bastante complexa destacando a não linearidade, presente na equação de geração hidráulica; a não separabilidade espacial, devido ao fato da decisão de quanto gerar em uma usina interferir em outra usina do sistema; a separabilidade temporal aditiva, devido a interferência de uma decisão atual em uma decisão futura e, como no caso brasileiro, de grande porte. O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para o planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de potência, com Programação Dinâmica, de forma que as usinas hidrelétricas possam ser representadas e otimizadas individualmente, completamente desacopladas. Essa aplicação é possível através da utilização de uma função objetivo modificada, considerando-se não apenas os custos, mas também os dados de afluências das usinas imediatamente a jusante. O modelo proposto, como função objetivo modificada, foi aplicado em cascatas de usinas hidrelétricas brasileiras, cujos resultados puderam ser comparados com os comportamentos ótimos obtidos de forma direta, ou seja, com a otimização de todo o sistema em conjunto. Com base nos resultados obtidos, pôde-se observar o bom comportamento do modelo implementado. / The energetic operation planning in hydrothermal power systems aims to determine the participation of hydroelectric power plants and thermoelectric power plants to ensure the supply of electricity at the lowest operating cost possible, between technical constraints. Some factors make the solution of this problem quite complex highlighting the nonlinearity, present in the equation of hydraulic generation, non-spatial separability, due the fact that the decision of the amount of energy generated in a plant interfere in another plants of the system, the additive time separability, because of the interference from an actual decision on a future decision and, as in the Brazilian case, large. The proposal of this work is to present a new approach to hydrothermal power systems, with Dynamic Programming, so that hydroelectric power plants can be represented and optimized individually, completely decoupled. This application is possible through the use of a modified objective function, considering not only costs but also the inflow data immediately on the downstream plants. The proposed model was applied in a Brazilian cascade of hydroelectric plants, comparing the optimal behavior obtained directly, by optimizing the whole system together and the new technique behavior. Based on the results obtained, we can observe the good results of the implemented model.