Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia composta de duas fases para resolver problemas de otimização com restrições usando uma estratégia multiobjetivo. Na primeira fase, o esforço concentra-se em encontrar, pelo menos, uma solução factível, descartando completamente a função objetivo. Na segunda fase, aborda-se o problema como biobjetivo, onde se busca a otimização da função objetivo original e maximizar o cumprimento das restrições. Na fase um propõe-se uma estratégia baseada na diminuição progressiva da tolerância de aceitação das restrições complexas para encontrar soluções factíveis. O desempenho do algoritmo é validado através de 11 casos testes bastantes conhecidos na literatura especializada. / Abstract: This work presents a two-phase framework for solving constrained optimization problems using a multi-objective strategy. In the first phase, the objective function is completely disregarded and entire search effort is directed toward finding a single feasible solution. In the second phase, the problem is treated as a bi-objective optimization problem, where the technique converts constrained optimization to a two-objective optimization: one is the original objective function; the other is the degree function violating the constraints. In the first phase a methodology based on progressive decrease of the tolerance of acceptance of complex constrains is proposed in order to find feasible solutions. The approach is tested on 11 well-know benchmark functions. / Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Coorientador: José Roberto Sanches Mantovani / Banca: Antonio Padilha Feltrin / Banca: Marcos Julio Rider Flores / Mestre

Este trabalho estuda o problema de seleção de carteiras de variância mínima com base em uma recente metodologia para otimização de carteiras com restrições nas normas das exposições brutas proposta por Fan, Zhang e Yu (2012). Para esse propósito, consideram-se diferentes estimadores da matriz de covariâncias condicional e incondicional. A grande contribuição deste artigo é de natureza empírica para o mercado de ações brasileiro. Avaliam-se índices de desempenho fora da amostra das carteiras construídas para um conjunto de 61 ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBovespa). Os resultados mostraram que as restrições nas normas dos vetores de alocação (restrição de exposição bruta) geram ganhos substanciais em relação às carteiras restringidas para venda a descoberto, aumentando o retorno médio ajustado pelo risco e diminuindo o turnover dos portfólios. / This paper studies the problem of minimum variance portfolio selection based on a recent methodology for portfolio optimization restricting the allocation vector proposed by Fan, Zhang e Yu (2012). To achieve this, different conditional and inconditional covariance matrix estimators are considered. The great contribuition of this paper is one of empirical nature for the brazilian stock market. We evaluate out-of-sample performance indexes for the portfolios constructed for a set with 61 different sotcks traded in the São Paulo stock exchange (BM&FBovespa). The results show that the restrictions on the norms of the allocation vector generate substantial gains compared to the no short-sale portfolio, raising the average return adjusted by the risk and lowering the portfolio turnover.

Este trabalho estuda o problema de seleção de carteiras de variância mínima com base em uma recente metodologia para otimização de carteiras com restrições nas normas das exposições brutas proposta por Fan, Zhang e Yu (2012). Para esse propósito, consideram-se diferentes estimadores da matriz de covariâncias condicional e incondicional. A grande contribuição deste artigo é de natureza empírica para o mercado de ações brasileiro. Avaliam-se índices de desempenho fora da amostra das carteiras construídas para um conjunto de 61 ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBovespa). Os resultados mostraram que as restrições nas normas dos vetores de alocação (restrição de exposição bruta) geram ganhos substanciais em relação às carteiras restringidas para venda a descoberto, aumentando o retorno médio ajustado pelo risco e diminuindo o turnover dos portfólios. / This paper studies the problem of minimum variance portfolio selection based on a recent methodology for portfolio optimization restricting the allocation vector proposed by Fan, Zhang e Yu (2012). To achieve this, different conditional and inconditional covariance matrix estimators are considered. The great contribuition of this paper is one of empirical nature for the brazilian stock market. We evaluate out-of-sample performance indexes for the portfolios constructed for a set with 61 different sotcks traded in the São Paulo stock exchange (BM&FBovespa). The results show that the restrictions on the norms of the allocation vector generate substantial gains compared to the no short-sale portfolio, raising the average return adjusted by the risk and lowering the portfolio turnover.

Orientador: Maria Teresa Moreira Rodrigues / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-06T01:44:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Borjas_AlessandroLudgeroNoal_M.pdf: 6774962 bytes, checksum: e38957bd7f3f0b89b066fdbbe1adf6e7 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: O problema abordado é o de programação de produção (scheduling) em plantas operando em batelada. Considera-se problemas de curto prazo (short-term) com restrições de capacidade de produção e de armazenagem de produtos intermediários, situação que ocorre na indústria de processos com freqüência. A abordagem proposta visa a resolução do problema de programação de produção com o uso de janelas de tempo, explorando-se as restrições envolvidas, através da orientação do procedimento de solução à competição de bateladas que requisitam os mesmos recursos (gargalos de produção), e também pelo uso da propagação de restrições na redução da dimensão do problema durante o procedimento de solução, de forma a aumentar a eficiência do processo de busca. Para esse fim, foram usadas as principais técnicas de propagação de restrições existentes na literatura. Além disso, propõe-se um procedimento de backtracking que permite a continuidade do processo de busca automatizado, caso ocorra infactibilidade em soluções parciais do problema. Na discussão dos resultados obtidos são comparados os desempenhos das duas heurÍsticas implementadas, tendo-se como subsídio os resultados obtidos na resolução de dois problemas com características distintas / Abstract: The problem considered is short term scheduling of batch chemical plants. Constraints over plant capacity are taken as intermediate storage constraints since they are frequent in the process industries area. The proposed approach using time windows utilizes a constraint based search technique based on the competiton of operations and bottleneck identification heuristics which guide the search procedure. To reach this goal, the usual constraint propagation techniques over unitary resouces and intermediate storage constraint propagation are used. Besides, it was possible to propose a backtracking technique that allows the search process to go on in spite of some constraint is not observed in a partial solution. In the discussion about the obteined results, the characteristics of the two implemented heuristics are compared. It is possible through the analysis of two different kind of problems / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

Orientador: David Dequech Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Economia / Made available in DSpace on 2018-08-06T01:15:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_AndreLuisMotados_M.pdf: 615304 bytes, checksum: ffba5fa146fc3893fd42875dc9bd3336 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Esta dissertação tem como principal objetivo desenvolver uma família de modelos formais em que sejam consideradas restrição no balanço de pagamentos e fragilidade financeira, sendo esta tomada no sentido minskyano. O trabalho está organizado em cinco capítulos, levando em conta a apresentação e as últimas observações. O segundo capítulo tem por objetivo analisar os dois principais modelos de crescimento com inspiração minskyana, além de revisar aspectos principais da teoria de Minsky e tecer considerações sobre as hipóteses da instabilidade e da fragilidade em uma economia aberta. O terceiro capítulo trata dos principais modelos de crescimento com restrição no balanço de pagamentos, cuja expressão mais conhecida é a Lei de Thirlwall. No capítulo posterior, faz-se uma tentativa de empreender o tratamento de restrição no balanço de pagamentos e de fragilidade financeira num único modelo. Especificações diferentes para a variação do prêmio de risco permitem a construção de uma família de modelos, sendo que dois destes exigem resolução numérica e um é passível de interpretação geométrica (qualitativa). Este, no curto prazo, é capaz de descrever o mecanismo de stop-and-go, que economias com restrição ao crescimento dada pelo balanço de pagamentos enfrentam, além de expressar a fragilidade financeira na conta corrente. No longo prazo, novamente surge a Lei de Thirlwall, com o adendo de que importam também os valores atribuídos no longo prazo à taxa de juros e ao prêmio de risco para o resgate de dívida. Por outro lado, realizando simulações com os modelos que exigem resolução numérica, utilizando valores estimados ou observados para parte dos parâmetros e atribuindo valores a outros, os resultados não são favoráveis para a economia brasileira. Uma observação, porém, é que os modelos que utilizam métodos numéricos precisam ser modificados, a fim de serem utilizados ¿dados de entrada¿ com boa precisão / Abstract: The main objective of this dissertation is to develop a family of formal models in which balance-of-payments constrains and financial fragility have being considered, in the sense considered by Minsky. This work is organized in five chapters, considering the presentation and the last observations. The second chapter has as objective analyze the two main growth models based on Minsky inspiration, revising the main aspects of the Minsky¿s theory and to make considerations on the hypothesis of the instability and of the fragility in an open economy. The third chapter treats the most relevants growth models with constrains on balance-of-payments. In the next chapter, it is made an attempt of undertaking the constrains on balance-of-payments and the financial fragility, both two aspects treated in a single model. Different specifications of the risk prize variation allows the construction of a family of models, in which two of these demand numeric resolution and one is susceptible to geometric interpretation (qualitative). This model, in short-term, is capable to describe the stop-and-go mechanism, that economies with growth restriction caused by balance-of-payments faces, besides express the financial fragility in the current account. In long-term, Thirlwall¿s law appears again, with the addendum that also values attributed in long-term to interest rate and risk prize of debt rescue have importance. On the other hand, realizing simulations with the models that demand numeric resolution, using estimated values or observed as part of the parameters and attributing values to the others, the results are unfavorable for the Brazilian economy. An observation, however, it is that the models that use numeric methods need to be modified, in order to ¿input data¿ be used with good precision / Mestrado / Teoria Economica / Mestre em Ciências Econômicas

Orientadores: Jose Mario Martinez, Maria Aparecida Diniz Ehrhardt / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-14T08:44:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedroso_LucasGarcia_D.pdf: 1569234 bytes, checksum: 22491a86b6f7cc218acc26f3c2cb768a (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho propomos um algoritmo Lagrangiano Aumentado sem derivadas para o problema geral de otimização. Consideramos o método introduzido por Andreani, Birgin, Martínez e Schuverdt, eliminando os cálculos de derivadas inerentes ao algoritmo através de modificações adequadas no critério de parada. Foram mantidos os bons resultados teóricos do método, como convergência sob a condição de qualificação CPLD e a limitação do parâmetro de penalidade. Experimentos numéricos são apresentados, entre os quais destacamos um exemplo de problema sem derivadas baseado na simulação de áreas de figuras no plano. / Abstract: We propose in this work a derivative-free Augmented Lagrangian algorithm for the general problem of optimization. We consider the method due to Andreani, Birgin, Martínez and Schuverdt, eliminating the derivative computations in the algorithm by making suitable modifications on the stopping criterion. The good theoretical results of the method were mantained, as convergence under the CPLD constraint qualification and the limitation of the penalty parameter. Numerical experiments are presented, and the most relevant of them is an example of derivative-free problem based on the simulation of areas of figures on the plane. / Doutorado / Otimização Matematica / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: José Mario Martínez Pérez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T09:19:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prudente_LeandrodaFonseca_D.pdf: 1307430 bytes, checksum: 6ac8a3a70af28dce0b2cd6d839b227ef (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Algoritmos de programação não-linear práticos podem convergir para pontos inviáveis mesmo quando o problema a ser resolvido é viável. Quando isso ocorre, é natural que o usuário mude o ponto inicial e/ou parâmetros algorítmicos e reaplique o método na tentativa de encontrar uma solução viável e ótima. Desta forma, o ideal é que um algoritmo não só seja eficiente em encontrar soluções viáveis, mas também que detecte rapidamente quando ele está fadado a convergir para um ponto inviável. Na tentativa de atingir esse objetivo, apresentamos modificações em um algoritmo baseado em Lagrangiano aumentado de modo que, no caso de convergência para um ponto inviável, os subproblemas são resolvidos com tolerâncias moderadas e, mesmo assim, as propriedades de convergência global são mantidas. Experimentos numéricos são apresentados / Abstract Practical Nonlinear Programming algorithms may converge to infeasible points even when the problem to be solved is feasible. When this occurs, it is natural for the user to change the starting point and/or algorithmic parameters and reapply the method in an attempt to find a feasible and optimal solution. Thus, the ideal is that an algorithm is eficient not only in finding feasible solutions, but also in quickly detecting when it is fated to converge to an infeasible point. In pursuit of this goal, we present modifications of an algorithm based on Augmented Lagrangians so that, in the case of convergence to an infeasible point, the subproblems are solved with moderate tolerances and, even then, the global convergence properties are maintained. Numerical experiments are presented / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

This thesis considers a common healthcare challenge of planning capacity for a system of care where patients receive multiple treatments sessions from multiple resources. As a case study of this more general problem, we considered the particular context of a capacity planning model for the Mood and Anxiety Program at The Ottawa Royal Health Centre (referenced as The Royal for simplicity) where a new service system known as CAPA (www.capa.co.uk) is being implemented to enhance the mental care provided to its patients. In order to develop the capacity planning model, we have created a simulation model using the Arena simulation software. We have also used the ABCMod Framework as the modeling methodology. The ABCMod is an activity based conceptual modelling framework that provides a set of guidelines as to how to build a conceptual model including its structural and behavioural aspects as well as a collection of constructs which include inputs, outputs and parameters among others. The ABCMod framework tools are expected to facilitate the model validation with project stakeholders. A series of scenarios relevant to The Royal were modeled and analyzed in order to determine how best to manage capacity so certain performance goals within the CAPA system implementation are met. These scenarios determine the service level The Royal can provide with its current capacity and also the amount and distribution of resources that is required to achieve its goals under the CAPA system. As a result of our simulation runs, we defined the policy implications for The Royal in order to achieve its targets and successfully implement CAPA. Additionally, through the application of the ABCMod framework and standard process mapping tools, we were able to reach a consensus and validate our modeling approach with the project stakeholders at The Royal. Our model could be adapted to other settings in which multiple resources provide a series of sequential interventions to clients.

The need for debugging tools for declarative programming languages has increased due to the rapid development of modeling and simulation tools/programs. Declarative equation-based programming languages have the problem of equation systems being over-, or under-constrained. This means that the system of equations has more equations than variables or more variables than equations respectively, making the system of equations unsolvable. In this study a static debugger is implemented in OpenModelica compiler for the equation-based programming language Modelica to make it easier for the programmer or modeler to locate the equation/s causing the unconstrained system of equations. The debugging techniques used by the debugger are developed by Peter Bunus. Those techniques are able to detect unconstrained systems of equations and give solutions by identifying the minimal set ofequation/s that should be removed or which variable/s should be added to an equation/s to make the system solvable. In this study the debugging techniques for detecting and giving a solution for over-constrained system of equations are shown suitable to be used for the programming language Modelica in the OpenModelica compiler.

In this dissertation we investigate methods of solving various optimization problems with PDE constraints, i.e. optimization problems that have a system of partial differential equations in the set of constraints, and develop frameworks for a number of practically inspired problems that were not considered in the literature before. Such problems arise in areas like fluid mechanics, chemical engineering, finance, and other areas where a physical system needs to be optimized. In most of the literature sources on PDE-constrained optimization only relatively simple systems of PDEs are considered, they are either linear, or the size of the system is small. On the contrary, in our case, we search for solution methods to problems constrained by large (8 to 10 equations) and non-linear systems of PDEs. More specifically, in the first part of the dissertation we consider a multiphysics phenomenon where electromagnetic and mechanical fields interact within an electrically conductive body, and develop the optimization framework to find an efficient way to control one field through another. We also apply the developed PDE-constrained optimization framework to a financial options portfolio optimization problem, and more specifically consider the case that to the best of our knowledge is not covered in the literature.