O desempenho operacional e econômico de empreendimentos de mineração é de suma importância para a sustentação dos níveis de produção demandados, sendo imprescindível um nível de governança capaz de prever e gerenciar eficazmente as incertezas e riscos inerentes ao processo de lavra, sejam eles geológicos, operacionais ou financeiros. O recente desenvolvimento de tecnologias e do conceito de \"mina do futuro\" ou \"mina autônoma\" indica a possibilidade de captura de dados através de sensores variados e do uso destes dados para geração de simulações estocásticas, para otimização tanto do ativo físico quanto do aproveitamento do recurso ou ativo mineral, minimizando riscos e custos. O planejamento estocástico de lavra vem nos últimos anos apresentando potenciais ferramentas para esse nível de gerenciamento de riscos na mineração, contudo sua resposta em diversos tipos de depósito é ainda pouco conhecida e carece de esforços de pesquisa e desenvolvimento. A presente pesquisa tem o objetivo de descrever essas abordagens probabilísticas de planejamento comparando com as tradicionais (determinísticas), definir procedimentos de aplicação desses conceitos na indústria, integrados em um sistema de gestão, quantificar seus impactos no desempenho de uma operação mineira e gerar informações para a comunidade acadêmica e técnica da indústria mineral preocupados com o futuro da mineração, quanto à aplicabilidade efetiva de técnicas como planejamento estocástico de lavra e simulação de lavra, englobando incertezas relativas ao ativo mineral e ativo físico da operação mineira. Para tanto, foi realizada inicialmente uma extensa pesquisa bibliográfica em relação ao tema proposto, destacando os pontos de maior relevância, permitindo então o desenvolvimento de uma metodologia de gestão que auxilie, de forma eficaz, o processo de tomada de decisões referentes à otimização de ativos em minas a céu aberto. Visando-se atingir tais objetivos, serão realizados testes piloto em uma mina na Província Mineral de Carajás-PA. A Mina do Sossego, em operação desde 2004, é a primeira mina de cobre da VALE, está entre as maiores minas brasileiras e será o foco do estudo da presente pesquisa. / Both operational and economic performance of mining projects are critical for sustaining the demanded production levels, being indispensable a level of governance able to predict and effectively manage the uncertainties and risks inherent to mining process such as geological, operational or financial risks. Recent developments of technologies and concepts of \"mine of the future\" or \"Autonomous mine\" indicates a possibility of on-line data acquisition by a number of sensors and the use of such data to generate stochastic simulations for optimization of equipments assets and mineral resource, minimizing risks and costs. Stochastic mining planning recently have been presenting potential tools for this level of risk management in mining, but the response of such approach in various types of deposit is still poorly understood and requires research and development efforts. This research aims to describe these probabilistic mine planning approaches comparing to traditional approaches (deterministic), to define procedures for implementation of these concepts in the industry in an integrated management system, to quantify their performance impacts of a mining operation and to generate information for the academic community and mineral industry technical staff concerned about the future of mining, as the applicability of planning techniques such as stochastic mining planning and discrete event simulation, covering uncertainties related to mineral assets and physical assets (equipments) of the mining operation. Thus, initially will be performed an extensive literature review regarding the proposed theme, highlighting the points of major relevance, thus allowing the development of a management methodology that effectively assists the decision making process regarding asset optimization in open pit mines. Aiming to achieve these goals, pilot tests will be performed at an operating mine in the Carajás Mineral Province-PA. The Sossego Mine, in operation since 2004, is the first VALE copper mine, is among the largest Brazilian mines and will be the focus of the case study of this research.

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

O planejamento de médio e longo prazo da operação hidrelétrica brasileira consiste em um problema de grande porte e que envolve muitas variáveis, onde, dentre estas, se destacam as vazões afluentes aos reservatórios. Estas vazões devem assim ser estimadas, com o objetivo de caracterizar a oferta futura de eletricidade em um horizonte de planejamento. Dentre as possíveis abordagens existentes para estimar estas vazões, se destaca a abordagem estocástica, que permite considerar variáveis em função de sua distribuição probabilística, e busca considerar o universo mais provável de manifestações. A abordagem estocástica pode se utilizar de modelos estocásticos, que costumam ser caracterizados através de árvores de cenários, que representam o universo de possibilidades de ocorrências. No entanto, devido à elevada dimensionalidade que o processo estocástico pode resultar ao se considerar árvores muito grandes, torna-se necessária a utilização de técnicas complementares, que visem a redução do número de cenários. Com base nesta contextualização, esta dissertação aborda de modo geral o processo de otimização estocástica do planejamento da geração hidrelétrica, considerando árvores de cenários e técnicas de redução de cenários, e utilizando como meio a modelagem de otimização da geração desenvolvida no SSD HIDROTERM, em linguagem GAMS. Como estudo de caso, foram desenvolvidos e adaptados algoritmos de otimização estocástica que consideram árvores com elevado número de cenários, gerados por meio de modelos estocásticos autorregressivos do tipo PAR e, sobre estas árvores, foi ainda aplicada a ferramenta de redução de cenários por agrupamento - SCENRED, desenvolvida em GAMS. As análises de sensibilidade realizadas visaram: validar o processo proposto de otimização estocástica; analisar os efeitos da utilização de diferentes árvores reduzidas de cenários de vazões, o impacto da consideração de diferentes horizontes de planejamento e a influência do regime hidrológico nos principais resultados do processo de otimização; além de estudar as vantagens e desvantagens deste processo para o planejamento da operação hidrelétrica. Os resultados indicam que o processo de otimização estocástica é eficaz ao considerar as aleatoriedades envolvidas na previsão de vazões afluentes. Estes também confirmaram tendências já esperadas no processo de otimização estocástica, como o fato de que quanto maior a árvore de cenários, mais precisos e estáveis tendem os resultados; assim como que quanto mais cenários envolvidos, maior o tempo de processamento requerido. Neste contexto, a utilização da ferramenta de redução SCENRED permitiu reduções significativas no tamanho da árvore de cenários, sem, contudo, ocasionar em perdas na qualidade e estabilidade da solução, além de viabilizar a aplicação do algoritmo de otimização estocástica proposto. / The medium and long-term planning of the Brazilian electric system consists of a complex problem with many uncertainties and variables, where, among these the inflows to the reservoirs highlight. These inflows need to be estimated in order to characterize the future availability of electricity in a planning horizon. Among the existing approaches to estimate these inflows, highlights the stochastic approach, which consider these variables according to their probability distribution, and aims to consider the most likely universe of manifestations. The stochastic approach can be developed through stochastic models, which are often characterized by scenarios trees that represent the possible universe. However, due to the high dimensionality that stochastic analyses can result when considering very large trees, it becomes necessary to use complementary tools, aimed at reducing the number of scenarios. Based on this context, this dissertation discusses in general the process of stochastic optimization of the hydroelectric generation planning, considering scenarios trees and scenario reduction tools, through the optimization modeling developed in the DSS HIDROTERM, developed in GAMS language. As a case study, it was generated and adapted stochastic optimization algorithms that consider trees with large number of scenarios, generated by autoregressive stochastic models PAR. Based on these trees it was applied the scenario reduction tool SCENRED, developed in GAMS language. The sensitivity analyzes developed intended to: validate the stochastic optimization process; analyze the effects of using different reduced scenarios trees of inflows; analyze the impacts of considering different planning horizons, analyze the hydrological influence on the main results of the optimization process, and the benefits and disadvantages of this process in the hydroelectric operation planning. The results indicate that the stochastic optimization process is effective to consider the randomness involved in the prediction of inflow to the reservoirs. These results have also confirmed some well-known trends in the stochastic optimization process, such as the fact that the larger the tree scenarios, more accurate and stable tend the results but also greater the processing time required. In this context, the use of the reduction tool SCENRED allowed significant reductions in the size of scenarios tree, without causing losses in quality and solution stability, enabling the application of the stochastic optimization algorithm proposed.

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

O desempenho operacional e econômico de empreendimentos de mineração é de suma importância para a sustentação dos níveis de produção demandados, sendo imprescindível um nível de governança capaz de prever e gerenciar eficazmente as incertezas e riscos inerentes ao processo de lavra, sejam eles geológicos, operacionais ou financeiros. O recente desenvolvimento de tecnologias e do conceito de \"mina do futuro\" ou \"mina autônoma\" indica a possibilidade de captura de dados através de sensores variados e do uso destes dados para geração de simulações estocásticas, para otimização tanto do ativo físico quanto do aproveitamento do recurso ou ativo mineral, minimizando riscos e custos. O planejamento estocástico de lavra vem nos últimos anos apresentando potenciais ferramentas para esse nível de gerenciamento de riscos na mineração, contudo sua resposta em diversos tipos de depósito é ainda pouco conhecida e carece de esforços de pesquisa e desenvolvimento. A presente pesquisa tem o objetivo de descrever essas abordagens probabilísticas de planejamento comparando com as tradicionais (determinísticas), definir procedimentos de aplicação desses conceitos na indústria, integrados em um sistema de gestão, quantificar seus impactos no desempenho de uma operação mineira e gerar informações para a comunidade acadêmica e técnica da indústria mineral preocupados com o futuro da mineração, quanto à aplicabilidade efetiva de técnicas como planejamento estocástico de lavra e simulação de lavra, englobando incertezas relativas ao ativo mineral e ativo físico da operação mineira. Para tanto, foi realizada inicialmente uma extensa pesquisa bibliográfica em relação ao tema proposto, destacando os pontos de maior relevância, permitindo então o desenvolvimento de uma metodologia de gestão que auxilie, de forma eficaz, o processo de tomada de decisões referentes à otimização de ativos em minas a céu aberto. Visando-se atingir tais objetivos, serão realizados testes piloto em uma mina na Província Mineral de Carajás-PA. A Mina do Sossego, em operação desde 2004, é a primeira mina de cobre da VALE, está entre as maiores minas brasileiras e será o foco do estudo da presente pesquisa. / Both operational and economic performance of mining projects are critical for sustaining the demanded production levels, being indispensable a level of governance able to predict and effectively manage the uncertainties and risks inherent to mining process such as geological, operational or financial risks. Recent developments of technologies and concepts of \"mine of the future\" or \"Autonomous mine\" indicates a possibility of on-line data acquisition by a number of sensors and the use of such data to generate stochastic simulations for optimization of equipments assets and mineral resource, minimizing risks and costs. Stochastic mining planning recently have been presenting potential tools for this level of risk management in mining, but the response of such approach in various types of deposit is still poorly understood and requires research and development efforts. This research aims to describe these probabilistic mine planning approaches comparing to traditional approaches (deterministic), to define procedures for implementation of these concepts in the industry in an integrated management system, to quantify their performance impacts of a mining operation and to generate information for the academic community and mineral industry technical staff concerned about the future of mining, as the applicability of planning techniques such as stochastic mining planning and discrete event simulation, covering uncertainties related to mineral assets and physical assets (equipments) of the mining operation. Thus, initially will be performed an extensive literature review regarding the proposed theme, highlighting the points of major relevance, thus allowing the development of a management methodology that effectively assists the decision making process regarding asset optimization in open pit mines. Aiming to achieve these goals, pilot tests will be performed at an operating mine in the Carajás Mineral Province-PA. The Sossego Mine, in operation since 2004, is the first VALE copper mine, is among the largest Brazilian mines and will be the focus of the case study of this research.

Em diferentes aplicações de Aprendizado de Máquina podemos estar interessados na minimização do valor esperado de certa função de perda. Para a resolução desse problema, Otimização estocástica e Sample Size Selection têm um papel importante. No presente trabalho se apresentam as análises teóricas de alguns algoritmos destas duas áreas, incluindo algumas variações que consideram redução da variância. Nos exemplos práticos pode-se observar a vantagem do método Stochastic Gradient Descent em relação ao tempo de processamento e memória, mas, considerando precisão da solução obtida juntamente com o custo de minimização, as metodologias de redução da variância obtêm as melhores soluções. Os algoritmos Dynamic Sample Size Gradient e Line Search with variable sample size selection apesar de obter soluções melhores que as de Stochastic Gradient Descent, a desvantagem se encontra no alto custo computacional deles. / In different Machine Learnings applications we can be interest in the minimization of the expected value of some loss function. For the resolution of this problem, Stochastic optimization and Sample size selection has an important role. In the present work, it is shown the theoretical analysis of some algorithms of these two areas, including some variations that considers variance reduction. In the practical examples we can observe the advantage of Stochastic Gradient Descent in relation to the processing time and memory, but considering accuracy of the solution obtained and the cost of minimization, the methodologies of variance reduction has the best solutions. In the algorithms Dynamic Sample Size Gradient and Line Search with variable sample size selection, despite of obtaining better solutions than Stochastic Gradient Descent, the disadvantage lies in their high computational cost.

A tomografia por impedância elétrica é uma modalidade de imageamento médico recente, com diversas vantagens sobre as demais modalidades já consolidadas. O recozimento simulado é um algoritmo que apresentada qualidade de solução, mesmo com a utilização de uma regularização simples e sem informação a priori. Entretanto, existe a necessidade de reduzir o tempo de processamento. Este trabalho avança nessa direção, com a apresentação de um método de reconstrução que utiliza o recozimento simulado e paralelização massiva em GPU. A paralelização das operações matriciais em GPU é explicada, com uma estratégia de agendamento de threads que permite a paralelização efetiva de algoritmos, até então, considerados não paralelizáveis. Técnicas para sua aceleração são discutidas, como a heurística de fora para dentro. É proposta uma nova representação de matrizes esparsas voltada para as características da arquitetura CUDA, visando um melhor acesso à memória global do dispositivo e melhor utilização das threads. Esta nova representação de matriz mostrou-se vantajosa em relação aos formatos mais utilizados. Em seguida, a paralelização massiva do problema inverso da TIE, utilizando recozimento simulado, é estudada, com uma proposta de abordagem híbrida com paralelização tanto em CPU quanto GPU. Os resultados obtidos para a paralelização do problema inverso são superiores aos do problema direto. A GPU satura em aproximadamente 7.000 nós, a partir do qual o ganho em desempenho é de aproximadamente 5 vezes. A utilização de GPUs é viável para a reconstrução de imagens de tomografia por impedância elétrica. / Electrical impedance tomography is a new medical imaging modality with remarkable advatanges over other stablished modalities. Simulated annealing is an algorithm that renders quality solutions despite the use of simple regularization methods and the absence of a priori information. However, it remains the need to reduce its processing time. This work takes a step in this direction, presenting a method for the reconstruction of EIT images using simulated annealing and GPU parallelization. The parallelization of matrix operations in GPU is explained, with a thread scheduling strategy that allows the effective parallelization of not-yet effectively parallelized algorithms. There are strategies for improving its performance, such as the presented outside-in heuristic. It is proposed a new sparse matrix representation focused on the CUDA architecture characteristics, with improved global memory access patterns and thread efficiency. This new matrix representation showed several advantages over the most common formats. The massive parallelization of the TIE\'s inverse problem using simulated annealing is studied, with a proposed hybrid approach that uses parallelization in both CPU and GPU. Results showed that the performance gain for the inverse problem is higher than the one obtained for the forward problem. The GPU device saturates with meshes of size of approximately 7,000 nodes, with a performance gain around 5 times faster than serial implementations. GPU parallelization may be used for the reconstruction of electrical impedance tomography images.

In this doctoral thesis, we propose new iterative methods for solving a class of convex optimization problems. In general, we consider problems in which the objective function is composed of a finite sum of convex functions and the set of constraints is, at least, convex and closed. The iterative methods we propose are basically designed through the combination of incremental subgradient methods and string-averaging algorithms. Furthermore, in order to obtain methods able to solve optimization problems with many constraints (and possibly in high dimensions), generally given by convex functions, our analysis includes an operator that calculates approximate projections onto the feasible set, instead of the Euclidean projection. This feature is employed in the two methods we propose; one deterministic and the other stochastic. A convergence analysis is proposed for both methods and numerical experiments are performed in order to verify their applicability, especially in large scale problems. / Nesta tese de doutorado, propomos novos métodos iterativos para a solução de uma classe de problemas de otimização convexa. Em geral, consideramos problemas nos quais a função objetivo é composta por uma soma finita de funções convexas e o conjunto de restrições é, pelo menos, convexo e fechado. Os métodos iterativos que propomos são criados, basicamente, através da junção de métodos de subgradientes incrementais e do algoritmo de média das sequências. Além disso, visando obter métodos flexíveis para soluções de problemas de otimização com muitas restrições (e possivelmente em altas dimensões), dadas em geral por funções convexas, a nossa análise inclui um operador que calcula projeções aproximadas sobre o conjunto viável, no lugar da projeção Euclideana. Essa característica é empregada nos dois métodos que propomos; um determinístico e o outro estocástico. Uma análise de convergência é proposta para ambos os métodos e experimentos numéricos são realizados a fim de verificar a sua aplicabilidade, principalmente em problemas de grande escala.

O estudo de sistemas logísticos envolve a concatenação de elementos estratégicos e operacionais, comumente compondo sistemas com múltiplas facetas, objetivos antagônicos e grande número de alternativas. Nesse contexto, o presente trabalho discute a utilização de análise de decisão multicritério (MCDA), simulação de eventos discretos (SED) e otimização para simulação. A metodologia MCDA captura, mensura e pondera os objetivos e valores dos tomadores de decisão. Por sua vez, a SED representa o sistema estudado com alto nível de detalhamento, permitindo a avaliação de diversas configurações do sistema. Por fim, métodos de otimização para simulação possibilitam a busca e comparação de alternativas mais eficientes. As três metodologias são avaliadas, identificando suas vantagens, desvantagens e complementaridades quando aplicadas a sistemas logísticos. Através da aplicação de um estudo de caso sobre o dimensionamento de um sistema de transporte, constatou-se que: a) a SED incorporou detalhes importantes para a avaliação mais precisa de vários indicadores de desempenho b) a metodologia MCDA possibilitou a captura de vários objetivos e valores, propiciando a realização de tradeoffs robustos; c) um método de busca exaustiva e técnicas de redução de variância permitiram a comparação das alternativas em tempos computacionais reduzidos. Por fim, conclui-se que a metodologia híbrida apresentada expande o potencial de aplicação da SED em sistemas logísticos complexos. / A logistic system study involves strategic and operational elements, commonly composing multi-faceted systems with antagonistic goals and large number of alternatives. In this context, this thesis discusses the use of multi-criteria decision analysis (MCDA), discrete event simulation (DES) and optimization for simulation. The MCDA methodology captures, measures and weighs the goals and values of decision makers. DES is useful for representing systems with high level of detail, allowing the evaluation of several system configurations. Finally, optimization for simulation procedures are useful for searching and comparing more efficient alternatives. These three methodologies are assessed and their advantages, disadvantages, and complementarities are identified for logistics systems applications. Through a case study of a transportation system, we conclude that: a) the SED incorporated important details for more precise evaluation of various performance indicators b) the MCDA methodology was useful to capture several goals and values, so that robust tradeoffs could be carried out c) an exhaustive search routine and variance reduction techniques allowed the comparison of several alternatives in feasible computational times. Finally, we conclude that the presented hybrid methodology expands the application of DES to complex logistics systems.

A participação da energia eólica na geração de energia elétrica tem apresentado incremento importante nos últimos anos e a tendência é de representar 11,6% da capacidade instalada brasileira em 2024, segundo a Empresa de Pesquisa Energética (EPE). Hoje, nos modelos de otimização para o despacho das usinas no atendimento da carga de energia do sistema, a energia eólica, assim como as pequenas centrais hidrelétricas e a energia a biomassa, são abatidas da carga de forma determinística, não representando a incerteza na produção dessas usinas. Dada a variabilidade na geração de energia eólica, devido às variações nas velocidades dos ventos e considerando o aumento da participação eólica na matriz de eletricidade brasileira, fato que realça a relevância da fonte, este trabalho desenvolve uma representação estocástica da geração eólica a partir de dados históricos reconstruídos de velocidades de vento de 16 coordenadas do Brasil, em especial das regiões Nordeste e Sul. Os valores de velocidade de vento são transformados em energia eólica através de curvas de potência de turbinas e as usinas eólicas são representadas como se fossem usinas hidráulicas a fio d água no modelo de otimização Newave. A representação do histórico de geração eólica é feita através de vazões nos rios, considerando-se também a expansão no horizonte até 2020. O trabalho tem como base os dados do Newave oficial de agosto de 2016. Com a simulação do modelo considerando-se as séries históricas e sintéticas, o trabalho simula o despacho das usinas, o comportamento dos custos marginais, verificando-se as diferenças no comportamento dessas variáveis quando se utiliza uma representação estocástica para a energia eólica, em comparação com a modelagem determinística utilizada hoje. / Wind power has an increasing share of the Brazilian energy market and has the potential to represent 11.6% of the total capacity by 2024, according to Energy Research Company (EPE). The current optimization models, that dispatch power plants to meet demand, only optimize the demand using hydroelectric and thermal power plants. The remaining sources of generation including wind power, small hydroelectric plants and biomass plants, are not part of the optimization model and are included deterministically. There is variability in wind power generation because of wind speeds variations and considering the increase of the wind power share in the Brazilian electricity matrix, which stresses its importance, this work evaluates a stochastic representation for wind power generation through historical wind speed data of 16 coordinates from the Northeast and South of Brazil. It proposes to introduce wind power plants into the optimization model called Newave by proxy of run-of-river hydropower plants and their inflow. This study also considers wind power expansion in Brazil up to 2020 and the database is the official Newave as of August 2016. This work aims to verify the dispatches of the power plants and the marginal costs, considering the differences between the model used today and the stochastic model presented in the study.