Jet printing is a method in surface mount technology (SMT) in which small volumes of solder paste or other electronic materials are applied to printed circuit boards (PCBs). The solder paste is shot onto the boards by a piston powered by a piezoelectric stack. The characteristics of jetted results can be controlled by a number of factors, one of which is the waveform of the piezo actuation voltage signal. While in theory any waveform is possible, in practice, the signal is defined by seven parameters for the specific technology studied here. The optimization problem of finding the optimal parameter combination cannot be solved by standard derivative based methods, as the objective is a black-box function which can only be sampled though noisy and time-consuming evaluations. The current method for optimizing the parameters is an expert guided grid search of the two most important parameters, while the remaining five are kept constant at default values. Bayesian optimization is a heuristic model based search method for efficient optimization of possibly noisy functions with unavailable derivatives. An implementation of the Bayesian optimization algorithm was adapted for the optimization of the waveform parameters, and used to optimize various combinations of the parameters. Results from different trials produced similar values for the two known parameters, with differences within the uncertainty caused by noise. For the remaining five parameters results were more ambiguous. However, a closer examination of the model hyperparameters showed that these five parameters had almost no impact on the objective function. Thus, the best found parameter values were affected more by random noise than the objective. It is concluded that Bayesian optimization might be a suitable and effective method for waveform parameter optimization, and some directions for further development are suggested based on the results of this project. / Jet printing är en metod för att applicera lodpasta eller andra elektroniska material på kretskort inom ytmontering inom elektronikproduktion. Lodpastan skjuts ut på kretskorten med hjälp av en pistong som drivs av piezoelektrisk enhet. Kvaliteten på det jettade resultatet kan påverkas av en mängd faktorer, till exempel vågformen av signalen som används för att aktivera piezoenheten. I teorin är vilken vågform som helst möjlig, men i praktiken används en vågform som definieras av sju parametrar. Att hitta optimala värden på dessa parametrar är ett optimeringsproblem som inte kan lösas med metoder baserade på derivata, då optimeringens målfunktion är en s.k. svart låda (black-box function) som bara är tillgänglig via brusiga och tidskrävande evalueringar. Den nuvarande metoden för optimering av parametrarna är en modifierad gridsökning för de två viktigaste parametrarna där de kvarvarande fem parametrarna är fixerade. Bayesiansk optimering är en heuristisk modell-baserad sökmetod för dataeffektiv optimering av brusiga funktioner för vilka derivator inte kan beräknas. En implementation av Bayesiansk optimering anpassades för optimering av vågformsparametrar och användes för att optimera en mängd kombinationer av parametrarna. Alla resultaten gav liknande värden för de två kända parametrarna, med skillnader inom osäkerheten från mätbrus. Resultaten för de övriga fem parametrarna var motstridiga, men en närmare granskning av hyperparametrar för modellen visade att detta berodde på att de fem parametrarna bara har en minimal påverkan på det jettade resultatet. Därför kan de motstridiga resultaten förklaras helt som skillnader på grund av mätbrus. Baserat på resultaten verkar Bayesiansk optimering vara en passande och effektiv metod för optimering av vågformsparametrar. Slutligen föreslås några möjligheter för vidare utveckling av metoden.

An ultrasound modeling tool, from the software newFASANT, which uses a ray- tracing technique is analyzed, tested and evaluated for industrial purpose in the automotive industry in collaboration with Volvo Car Corporation. The specific application for which it is evaluated is to simulate the sensor surrounding (traffic environment) for ultrasound sensors on cars. This is used in traffic simulators for testing assisted and automated parking functions in a virtual environment. A theoretical study is carried out to analyze the method used in the tool. Ray-tracing and its background assumptions are compared to numerical simulation methods by an in-depth study of the main properties and advantages, disadvantages, and a computational complexity investigation. The results of this study deem the method advantageous from a computational speed point of view and complete enough in its results for the specific automotive application. Tests are carried out on the newFASANT US module by comparing simple cases such as reflection from a disk to known theoretical results to establish the accuracy of the tool. More complex scenarios, with diffraction through narrow slits, are tested to investigate the limits of the software and its method (ray tracing). In these tests the tool is compared to another one, MATLAB toolbox, which makes use of a numerical method. Lastly an evaluation of performance is made with a common application scenario. The results of the tests were close to the theoretical predictions and the assumptions coming from the theoretical study of the methods. The modeling tool is then considered a valid option for simulating ultrasound propagation in car simulation programs. / En ultraljudsmodelleringsmodul, från mjukvaruföretaget newFASANT, som använder en strålföljningsteknik, analyseras, testas och utvärderas för industriellt syfte inom fordonsindustrin i samarbete med Volvo Car Corporation. Den specifika tillämpningen som den utvärderas för är användningen för att modellera sensoromgivningen (trafikmiljön) för ultraljussensorer på bilar. Detta används i trafiksimulatorer för testning av assisterande och automatiserade parkeringsfunktioner i en virtuell miljö. En teoretisk studie utförs för att analysera metoden som används i verktyget. Strålföljningsteknik och dess bakomliggande antagelser jämförs med numeriska simuleringar genom en fördjupad studie av de huvudsakliga egenskaperna, fördelarna, nackdelarna och komplexitetsanalyser av verktyget. Andra algoritmer undersöks också. Resultaten av denna studie bedömer att metoden är fördelaktig från en beräkningsmässig synvinkel. Denna studie är också tillräckligt fullständig för den specifika fordonstillämpningen. Tester genomförs på newFASANTs ultraljudsmodelleringsverktyg genom att jämföra enkla fall som reflektion från en cirkelskiva med kända teoretiska resultat för att bestämma verktygets noggrannhet. Mer komplexa scenarier, med diffraktion genom smala slitsar, testas för att undersöka gränserna för mjukvaran och dess metod (strålföljningsteknik). I dessa tester jämförs verktyget med ett annat, en toolbox från MATLAB, som använder sig av en numerisk metod. Slutligen görs en utvärdering av prestanda med ett gemensamt tillämpningsscenario. Resultaten av testerna var nära de teoretiska förutsägelserna och antagandena från den teoretiska studien av metoderna. Modelleringsverktyget anses därmed vara ett godtagbart alternativ för simulering av ultraljud till/från ultraljussensorer i fordonssimuleringsprogram.

The need among investors to manage volatility has made itself painfully clear over the past century, particularly during sudden crashes and prolonged drawdowns in the global equity markets. This has given rise to a liquid portfolio insurance market in the form of options, as well as attracted the attention of many researchers. Previous literature has, in particular, studied the effectiveness of the widely known protective put strategy, which serially buys a put option to protect a long position in the underlying asset. The results are often uninspiring, pointing towards few, if any, protective benefits with high option premiums as a main concern. This raises the question if there are ways to improve the protective put strategy or if there are any cost-efficient alternatives that provide a relatively be.er protection. This study extends the previous literature by investigating potential improvements and alternatives to the protective put strategy. In particular, three alternative put spread strategies and one collar strategy are constructed. In addition, a modified protective put this introduced to mitigate the path dependency in a rolling protection strategy.   The results show that no option-based protection strategy can dominate the other in all market situations. Although reducing the equity position is generally more effective than buying options, we report that a collar strategy that buys 5% OTM put options and sells 5% OTM call options has an attractive risk-reward profile and protection against drawdowns. We also show that the protective put becomes more effective, both in terms of risk-adjusted return and tail protection, for longer maturities. / Hantering av volatilitet i finansiella marknader har under de senaste decennierna visat sig vara nödvändigt för investerare, framför allt i samband med krascher och långdragna nedgångar i de globala aktiemarknaderna. Detta har gett upphov till en likvid derivatmarknad i form av optioner samt väckte intresse för forskning i området. Tidigare studier har i synnerhet undersökt effektiviteten i den välkända protective put-strategin som kombinerar en lång position i underliggande aktie med en put-option. Resultaten är ofta inte tilltalande och visar få fördelar med strategin, där dess höga kostnader lyfts upp som ett stort problem. Således väcks frågan om protective put-strategin kan förbättras eller om det möjligtvis finns några kostnadseffektiva alternativ med relativt bättre säkerhet mot eventuella nedgångar i underliggande. Denna studie utvidgar tidigare forskning i området genom att undersöka förbättringsmöjligheter för och alternativ till protective put-strategin. Särskilt studeras tre olika put spread-strategier och en collar-strategi, samt en modifierad version av protective put som ämnar att minska på vägberoendet i en löpande optionsstrategi.   Resultatet från denna studie pekar på att ingen optionsbaserad strategi är universellt bäst. Generellt sett ger en avyttring av delar av aktieinnehavet ett mer effektivt skydd, men vi visar att det finns situationer då en collar-strategi som köper 5 % OTM put-optioner och säljer 5 % OTMcall-optioner har en attraktiv risk-justerad profil och säkerhet mot nedgångar. Vi visar vidare att protective put-strategin blir mer effektiv, både i termer av en risk-justerad avkastning och som säkerhet mot svansrisker, för längre förfallodatum på optionerna.

This thesis concerns the implementation of an pre-analysis tool in orienteering for the problem of finding the optimal route choice on a leg in orienteering. The problem is modelled by the framework of level sets and an anisotropic travel time equation is proposed. The analysis tool designed in this thesis is based on solving an anisotropic travel time equation, based on a digital elevation model and symbols imported from an orienteering map, using the fast sweeping method. / Exjobbet som presenteras implementerar et analysverktyg för att hitta det optimala vägvalet på en sträcka mellan två kontroller i orientering. Problemet med att hitta det optimala vägvalet modelleras av Level-Set metoder och ett förslag till en anisotropisk resetidsekvation presenteras. Analysverktyget som är konstruerat i detta exjobb löser en anisotropisk resetidsekvation, som baserar sig på en digital höjdmodell och symboler som är importerat ifrån en orienteringskarta, med hjälp av fast sweeping method.

In this report, we present the X-Value Adjustments and we introduce a simulation approach to compute these adjustments. We present the steps for the calculation of the Credit Value Adjustment (CVA) on interest rate derivatives as a practical example. An important part of the report will focus on the different methods to compute the expected future exposure. In this context, we consider two methods based on Monte Carlo simulations in order to compute the expected exposure. We study also the G2++ interest rate model used for the simulations and we detail the calibration process and apply it on market data. / I den här rapporten presenterar vi definitioner och formler för X-värdes justeringar, XVA (eng. X Value Adjustment), samt en simuleringsbaserad teknik för att beräkna dessa justeringar. Som ett praktiskt exempel presenteras stegen för beräkning av CVA (eng. Credit Value Adjustment) för räntederivat. En viktig del av rapporten fokuserar på de olika metoderna för att beräkna den förväntade framtida exponeringen (eng. expected future exposure). Vi studerar två metoder baserade på Monte Carlo-simuleringar. Också G2++-modellen som används för simuleringarna presenteras, liksom detaljerna i kalibreringsprocessen och denna tillämpas sedan på marknadsdata.

Intermittent energy source usage, such as solar and wind power, is continuously increasing. Intermittent energy sources are highly dependent on prevailing weather conditions, resulting in stochastic electricity generation. The expected stochasticity in electricity generation will cause issues for the current power grid. Moreover, an expected issue for the Swedish power grid is higher peak loads. Thus, there is an emerging need for novel and smart power systems capable of shifting peak loads in the future electricity grid. Model Predictive Control (MPC) is a sophisticated control method that is suitable for smart-grid aggregators. Hence, MPC can be used to optimally control the efficiency of energy use in a smart grid and shift peak loads. The purpose of this thesis is to investigate optimal peak load-shifting and efficiency of electrical substation operation in a smart grid in Ramsjöåsen, Sweden, using an MPC based smart-grid aggregator. Furthermore, the purpose is also to contribute to the theoretical foundation for future peak load-shifting in smart grids. Within the thesis project a mathematical model for the smart grid in Ramsjöåsen is developed, which is then used to simulate different scenarios. The simulated results indicate that an MPC based smart-grid aggregator improves the performance of the smart grid in Ramsjöåsen, as regards to both peak load-shifting and efficiency of electrical substation operation. / Användningen av intermittenta energikällor, såsom sol och vindkraft, ökar ständigt. Intermittenta energikällor är starkt beroende av rådande väderförhållanden, vilket resulterar i stokastisk elproduktion. Den förväntade stokasticiteten i elproduktion kommer att orsaka problem för det nuvarande elnätet. Dessutom förväntas högre toppbelastningar för det svenska elnätet. Således finns ett växande behov av nya och smarta kraftsystem som kan reducera toppbelastningar i det framtida elnätet. Model Predictive Control (MPC) är en sofistikerad styrningsmetod som är lämplig för smart-näts aggregatorer. Därav kan MPC användas för att optimalt styra effektivitet av energianvändning i ett smart nät och minska toppbelastningar. Syftet med detta examensarbete är att undersöka optimal reducering av toppbelastningar och drift-effektivitet av transformatorstationen i ett smart nät i Ramsjöåsen, Sverige, med hjälp av en MPC baserad smart-näts aggregator. Dessutom är syftet att bidra till den teoretiska grunden för framtida topplastskapning i smarta nät. Inom examensarbetsprojektet utvecklas en matematisk modell för smart nätet i Ramsjöåsen, som sedan används för att simulera olika scenarier. De simulerade resultaten indikerar att en MPC baserad smart-näts aggregator förbättrar smart nätets prestanda i Ramsjöåsen, vad gäller både topplastsreducering och drifteffektivitet av transformatorstationen.

For a number of years, the frequency quality has been decreasing in the Nordic synchronous area. The Revision of the Nordic Frequency Containment Process project has introduced a proposed set of pre-qualification requirements to ensure the stability and performance of frequency containment reserves. The purpose of this thesis has been to examine the potential of complementing the evaluation of the requirements through the use of machine learning methods applied to signals sampled during normal operation of a power plant providing frequency containment. Several simulation models have been developed to generate such signals with the results fed into five machine learning algorithms for classification: decision tree, adaboost of decision tree, random forest, support vector machine, and a deep neural network. The results show that on all of the simulation models it is possible to extract information regarding the stability and performance while with high accuracy preserving the distribution of physical parameters of the approved samples. The conclusion is that machine learning methods can be used to extract information from operation signals and that further research is recommended to determine how this could be put to practice and what precision are needed. / Stabilitet och pålitlighet hos kraftsystemet är av yttersta vikt, med frekvenskvaliteten som en indikator. Under ett antal år har frekvenskvaliteten sjunkit inom det nordiska synkronområdet. Projektet The Revision of the Nordic Frequency Containment Process har föreslagit nya pre-kvalificeringskrav syftandes till att säkerställa stabilitet och prestanda hos frequency containment reserves. Syftet med detta examensarbete har varit att utforska möjligheterna att komplettera utvärderingen av dessa krav genom att använda masininlärningsmetoder applicerade på signaler hämtade från normal drift av ett kraftverk som levererar frequency containment. Flera simuleringsmodeller har utvecklats för att generera sådana signaler som sedan har analyserats av fem olika maskininlärningsmetoder för klassificering: beslutsträd, adaboost av beslutsträd, random forest, stödvektormaskin samt ett djup neuralt nätverk. Resultaten visar att det för samtliga simuleringsmodeller har varit möjligt att extrahera information kring stabilitet och prestanda och samtidigt med hög noggrannhet bevara fördelningen av fysikaliska parametrar hos godkända prover. Slutsatsen är att maskininlärningsmetoder kan användas för att extrahera information från driftsignaler samt att fortsatta undersökningar rekommenderas för att avgöra hur denna information kan användas praktiskt, och vilken precision i bedömningarna som då skulle krävas.

Det svenska stamnätet behöver vara i balans vilket betyder att det ska ligga på 50 Hz. Beroende på i vilket tillstånd, över eller under 50 Hz som stamnätet befinner sig och beroende på hur elleverantörers prognoser för elförbrukning ser ut kan de tjäna eller förlora pengar på grund av den reglerkostnad som uppstår när nätet ska balanseras med reglerkraft. I den här rapporten tas två klassificeringsmodeller fram för att kunna prediktera i vilket tillstånd obalansen i stamnätet kommer att befinna sig i syfte att som elleverantör kunna justera sin egen prognos. Båda modellerna bygger på kvadratisk diskriminantanalys och baserat på den tas riktlinjer för prognosjusteringen fram med linjärprogrammering. Båda modellerna är grova och den första modellen har stora svårigheter med att identifiera både stora negativa och stora positiva tilläggspriser. I den andra modellen har de extrema värdena på tilläggspriserna slagits ihop i en klass varpå felet blir mindre för hela modellen men klassen blir oanvändbar. Resultatet kan ändå, med stor försiktighet sägas visa på positiv effekt för balansansvarig enhet om den skulle implementeras. Särskilt över längre tidsperioder finns stora summor pengar att tjäna med metoden som beskrivs i denna rapport. / The Swedish transmission grid needs to be in balance which means that the frequency should be 50 Hz. Depending on which condition, above or below 50 Hz the grid is located in and depending on the retailors forcasts they can earn or loose money due to the extra costs of balancing the grid. In this report two classification models takes form in order to predict in which condition the Swedish transmission grid is going to be located in. This in order to provide retailors to adjust their forecasts so they can earn money. The models are based on quadratic discriminant analysis and from it guidelines for the forecast changes is estimated with linear programming. Both models are rather crude. The first model due to the errors coming from the difficulty of finding the extreme values of the cost and the second model for the fact that one class contains both large negative and large positive values of the cost which makes the class unusable. Although, still with great caution the results show positive effects for the balance responsible party if the model should be implemented. Especially over long term a large amount of money can be earned by using the method provided in this report.

Taxi placement problem is a problem where a number of available taxi vehicles needs to be placed in an area with the objective of covering as much of the demand population as possible in order to acquire as many customer orders as possible. This study tries to model the taxi placement problem as maximum covering location problem (MCLP) and solve it with the heuristic methods, greedy adding (GA) algorithm and local search. The model implementation and solution methods were formulated with adjustments and key assumptions to fit the core problem of taxi placement problem. The performance of model and solution methods were examined in terms of solution quality and run time. Results found that GA algorithm gave high quality solution with relatively low run time and that local search improved on GA solution by around 1,6% on average but suffered from long run times. The testing concluded that there is potential in modelling the taxi placement problem as a MCLP model but the current implementation has potential problems such as discretization not being fine enough and that it relies on several key assumptions. If the key assumptions were to not hold, the problem becomes more complex and/or adjustments needs to be made to reflect it. / Taxiplaceringsproblemet är ett problem där ett antal tillgängliga taxibilar behöver placeras inom ett område med målet att täcka så mycket som möjligt av efterfrågan och öka antal kundordrar som fås. Denna studie försöker modellera taxiplaceringsproblemet som en maximum covering location problem (MCLP) och lösa det med heuristiska metoderna greedy adding (GA) algoritmen och local search. Implementationen av modell samt lösningsmetoderna formulerades med justeringar och nyckelantaganden för att passa kärnproblemet av taxiplaceringsproblemet. Därefter värderades prestandan av modellen och lösningsmetoderna utifrån lösningskvalitet och körtid. Resultaten visade att GA algoritmen gav hög kvalitet i lösning och hade relativt snabb körtid medan local search förbättrade GA lösningen med cirka 1,6% men hade en lång körtid. Testerna visade att det finns potential i att modellera taxiplaceringsproblemet som ett MCLP modell men den nuvarande implementationen har potentiella problem så som diskretiseringen inte är tillräckligt bra och att modellen är beroende av vissa nyckelantaganden. Om dessa nyckelantaganden inte skulle gälla längre kan problemet bli mer komplext och/eller behöver problemet justeras för att ta hänsyn till det.

A bank's business model is based on borrowing and lending, and by borrowing funds at a lower rate and lending these funds at a higher rate, the bank makes a profit. Thus, a key task in each bank's operations is to maximize its net interest margin. In addition, in optimizing the net interest margin, banks must take into account financial regulations, among others the Net Stable Funding Ratio (NSFR). In cooperation with Handelsbanken, this bachelor thesis in applied mathematics and industrial engineering aims to examine how the bank's net interest margin can be optimized. The Black-Litterman model, an asset allocation model, is used and modified in order to model the bank's balance sheet. Historical data of Swedish government bonds serves to estimate the variances and covariances of the bond returns. From there, two approaches are used to model the returns, the first assuming that the bonds are held to maturity and the second assuming that the bonds are held for trading. The results show that bond returns cannot be approximated with a normal distribution when held to maturity. Thus, a fundamental assumption of the Black-Litterman model is violated. Instead, the thesis concludes that the bank's net interest margin can be optimized with the Black-Litterman model only if it is assumed that the bank's balance sheet is a portfolio of bonds where the bonds are held for trading. Further, in order to ensure that the requirements of the NSFR are met, the NSFR can be incorporated into the model as a constraint. / En banks affärsmodell bygger på in- och utlåning och vinst skapas genom att utlåningen sker till en högre ränta än vad som betalas vid inlåningen. Skillnaden mellan utlåning och inlåning kallas räntenetto och att maximera räntenettot är således en central uppgift i varje banks verksamhet. Vidare måste bankerna ta hänsyn till finansiella regelverk, t.ex. Net Stable Funding Ratio (NSFR) när de optimerar räntenettot. Denna kandidatuppsats i tillämpad matematik och industriell ekonomi syftar till att undersöka hur Handelsbankens räntenetto kan optimeras. Allokeringsmodellen Black- Litterman model används och modifieras för att spegla bankens balansräkning. För att estimera obligationernas avkastning används historisk data från svenska statsobligationer. Därifrån används två tillvägagångssätt för att modellera avkastningen, det första antar att obligationerna hålls till förfall och det andra antar att obligationerna hålls för handel. Resultaten visar att avkastningen inte kan approximeras med en normalfördelning under antagandet om att obligationerna hålls till förfall. Då normalfördelad avkastning är ett grundläggande antagande i Black-Litterman modellen måste ett annat tillvägagångssätt användas. Istället dras slutsatsen att räntenettot kan optimeras med Black-Litterman modellen endast om bankens balansräkning ses som en portfölj av obligationer och där obligationerna hålls för handel. För att säkerställa att kraven i NSFR är uppfyllda kan NSFR implementeras i modellen som ett bivillkor.