Neste trabalho é proposta uma nova técnica de solução para resolver o problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão estático através da introdução da tomada de decisão fuzzy. Na técnica apresentada neste trabalho, a tomada de decisão fuzzy é aplicada para o desenvolvimento de um algoritmo heurístico construtivo. O sistema fuzzy é utilizado para contornar alguns problemas críticos das heurísticas que utilizam o índice de sensibilidade como guia para inserção de novas linhas. A heurística apresentada nesse trabalho é baseada na técnica dividir para conquistar. Verificou-se que a deficiência das heurísticas construtivas é decorrente da decisão de inserir novas linhas baseada em valores não seguros encontrados através da solução do modelo utilizado. Para contornar tal deficiência, sempre que surgirem valores não seguros divide-se o problema original em dois subproblemas, um que analisa a qualidade da resposta para o caso em que a linha é inserida e outro para verificar a qualidade da resposta para o caso em que a linha não é inserida. A tomada de decisão fuzzy é utilizada para decidir sobre quando dividir o problema em dois novos subproblemas. Utilizou-se o modelo cc com a estratégia de Villasana-Garver-Salon para realizar a modelagem da rede elétrica para os problemas da expansão de sistemas de transmissão aqui propostos. Ao serem realizados testes em sistemas de pequeno, médio e grande portes certificou-se que o método pode encontrar a solução ótima de sistemas de pequeno e médio portes. Porém, a solução ótima dos sistemas de grande porte testados não foi encontrada. Para melhorar a qualidade da solução encontrada utilizou, em uma segunda fase, a metaheurística busca tabu. A busca tabu utiliza o modelo cc. Os resultados se mostraram bastante promissores. Os testes foram realizados em alguns sistemas reais brasileiros e com o sistema real colombiano. / A new solution technique to solve the long-term static transmission expansion planning (TEP) problem based on fuzzy decision making is proposed. The technique applies the concepts of fuzzy decision making in a constructive heuristic algorithm. The fuzzy system is used to circumvent some critical problems of heuristics that use sentivity indices as a guide for insertion and construction of new lines. The heuristic algorithm proposed in this work is based on the divide and conquer technique. It has been verified that the deficiency of the constructive heuristics is due to the decision of inserting new lines based only on information given by the index, which usually is calculated from a relaxed mathematical representation of the problem and can become less accurate during the solution process. In order to be able to deal with such problem, whenever the quality of the index decreases, the original problem is divided into two sub-problems: one examines the quality of the solution when the transmission line indicated by the sensitivity index is inserted and the other subproblem checks the opposite. Fuzzy decision-making is used to decide the moment to divide the problem into two subproblems based on other information. The hybrid linear model is used to model the long-term transmission expansion planning problem and is used in the proposed algorithm. Tests was done with systems of small-term, medium-term and long-term. The optimal solution of small-term and medium-term was foundo using just the construtive heuristic algorithm with fuzzy decision-making. To deal with long-term systems was used the solutions of the construtive heuristic algorithm with fuzzy decision-making to init a tabu search. The tabu search uses the dc model. The results are very promising. The test was done with some real brazilian systems and with the real colombian system.

Tolerances play an important role in product fabrication. Tolerances impact the needs of the designer and the manufacturer. Engineering designers are concerned with the impact of tolerances on the variation of the output, while manufacturers are more concerned with the cost of fitting the parts. Traditional tolerance control methods do not take into account both these needs. In this thesis, the author proposes a framework that overcomes the drawbacks of the traditional tolerance control methods, and reduces subjectivity via fuzzy set theory and decision support systems (DSS). Those factors that affect the manufacturing cost (geometry, material etc) of a part are fuzzy (i.e. subjective) in nature with no numerical measure. Fuzzy comprehensive evaluation (FCE) is utilized in this thesis as a method of quantifying the fuzzy (i.e. subjective) factors. In the FCE process, the weighted importance of each factor affects the manufacturing cost of the part. There is no systematic method of calculating the importance weights. This brings about a need for decision support in the evaluation of the weighted importance of each factor. The combination of FCE and DSS, in the form of Conjoint Analysis (CA), is used to reduce subjectivity in calculation of machining cost. Taguchi's quality loss function is considered in this framework to reduce the variation in the output. The application of the framework is demonstrated with three practical engineering applications. Tolerances are allocated for three assemblies; a friction clutch, an accumulator O-ring seal and a Power Generating Shock Absorber (PGSA) using the proposed framework. The output performances of the PGSA and the clutch are affected by the allocated tolerances. On using the proposed framework, there is seen to be a reduction in variation of output performance for the clutch and the PGSA. The use of CA is also validated by checking efficiency of final tolerance calculation with and without use of CA.

Temporal and spatial distribution of incoming vehicular charging demand is a significant challenge for the future planning of power systems. In this thesis the vehicular loading is-sue is categorized into two classes of stationary and mobile; they are then addressed in two phases. The mobile vehicular load is investigated first; a location-based forecasting algorithm for the charging demand of plug-in electric vehicles at potential off-home charging stations is proposed and implemented for real-world case-studies. The result of this part of the re-search is essential to realize the scale of fortification required for a power grid to handle vehicular charging demand at public charging stations. In the second phase of the thesis, a novel decentralized control strategy for scheduling vehicular charging demand at residential distribution networks is developed. The per-formance of the proposed algorithm is then evaluated on a sample test feeder employing real-world driving data. The proposed charging scheduling algorithm will significantly postpone the necessity for upgrading the assets of the network while effectively fulfilling customers’ transportation requirements and preferences. / October 2014

<p align="justify">Depuis 20 à 30 ans, l'aide multicritère à la décision est apparue. L'expansion de cette nouvelle discipline s'est marquée dans la littérature essentiellement par un foisonnement de nouvelles méthodes multicritères d'aide à la décision et par des applications de celles-ci à des problèmes "réels". Pour la plupart de ces méthodes, il n'y pas ou peu de fondements théoriques. Seul le bon sens a guidé les créateurs de ces méthodes.</p><p><p align="justify">Depuis une dizaine d'années, le besoin de bases théoriques solides se fait de plus en plus sentir. C'est dans cette perspective que nous avons réalisé le présent travail. Ceci étant dit, nous n'allons pas vraiment nous occuper de méthodes multicritères à la décision dans ce travail, mais seulement de fragments de méthodes. En effet, les méthodes multicritères d'aide à la décision peuvent généralement être décomposées en trois parties (outre la définition de l'ensemble des alternatives et le choix des critères):</p><p><p align="justify"><ol><li>Modélisation des préférences: pendant cette étape, les préférences du décideur sont modélisées le long de chaque critère.<p><li>Agrégation des préférences: un modèle global de préférences est construit au départ des modèles obtenus critère par critère à la fin de la phase précédente.<p><li>Exploitation des résultats de l'agrégation: du modèle global de préférences issu de la phase 2, on déduit un choix, un rangement, une partition, selon les besoins.</ol></p><p><p align="justify">Jusqu'à présent, à cause de la difficulté du problème, peu de méthodes ont été axiomatisées de bout en bout; la plupart des travaux ne s'intéressent qu'à une ou deux des trois étapes que nous venons de décrire.</p><p><p align="justify">Nous nous sommes intéressés à une méthode bien connue: la méthode de Borda. Elle accepte comme données de départ des relations binaires. Elle intervient donc après la phase de modélisation des préférences. Le résultat de cette méthode est un rangement. Elle effectue donc les opérations correspondant aux étapes 2 et 3. Dans la suite de ce travail nous appellerons méthode de rangement toute méthode effectuant les étapes 2 et 3 pour aboutir à un rangement. Etant donné que les méthodes de rangement, celle de Borda en particulier, sont utilisées également en choix social, nous puiserons abondamment dans le vocabulaire, les outils et les résultats du choix social. Les résultats présentés seront valides en choix social, mais nous nous sommes efforcés de les rendre aussi pertinents que possible en aide multicritère à la décision.</p><p><p align="justify">Dans le chapitre II, après quelques définitions et notations, nous présentons quelques méthodes de rangement classiques, y compris la méthode de Borda, et quelques résultats majeurs de la littérature. Nous généralisons une caractérisation des méthodes de scorage due à Myerson (1995).</p><p><p align="justify">Nous nous tournons ensuite vers les relations valuées. La raison en est la suivante: elles sont utilisées depuis longtemps dans plusieurs méthodes multicritères et, depuis peu, elles le sont aussi en choix social (p.ex. Banerjec 1994) car elles permettent de modéliser plus finement les préférences des décideurs confrontés à des informations incertaines, imprécises, contradictoires, lacunaires, Nous commençons donc le chapitre III par des notations et définitions relatives aux relations valuées.</p> <p align="justify">Ensuite, nous présentons quelques méthodes de rangement opérant au départ de relations valuées. C'est-à-dire des méthodes de rangement qui agissent non pas sur des relations nettes, mais sur des relations valuées et qui fournissent comme précédemment un rangement des alternatives. N'ayant trouvé dans la littérature aucune méthode de ce type, toutes celles que nous présentons sont neuves ou des généralisations de méthodes existantes; comme par exemple, les méthodes de scorage généralisées, que nous caractérisons en généralisant encore une fois le résultat de Myerson.</p><p><p align="justify">Nous présentons enfin ce que nous appelons la méthode de Borda généralisée, qui est une des généralisations possibles de la méthode de Borda au cas valué. Nous basant sur un article de Farkas et Nitzan (1979), nous montrons que contrairement à ce qui se passait dans le cas particulier envisagé par Farkas et Nitzan (agrégation d'ordres totaux), la méthode de Borda généralisée (et sa particularisation au cas net) n'est pas toujours équivalente à la méthode proximité à l'unanimité. Cette dernière méthode classe chaque alternative en fonction de l'importance des changements qu'il faudrait faire subir à un ensemble de relations pour que l’alternative considérée gagne à l'unanimité. Nous identifions quelques cas où l'équivalence est vraie.</p><p><p align="justify">Ensuite, nous reprenons un résultat de Debord (1987). Il s'agit d'une caractérisation de la méthode de Borda en tant que méthode de choix appliquée à des préordres totaux. Nous la généralisons de deux façons au cas de la méthode de Borda en tant que méthode de rangement appliquée à des relations valuées. Lorsqu'on applique la méthode de Borda, on est amené à calculer une fonction à valeurs réelles sur l'ensemble des alternatives.</p><p><p align="justify">La valeur prise par cette fonction pour une alternative s'appelle le score de Borda de cette alternative. Ensuite, on range les alternatives par ordre décroissant de leur score de Borda. La tentation est grande - et beaucoup y succombent (peut-être avec raison) d'utiliser le score de Borda non seulement pour calculer le rangement mais aussi pour estimer si l'écart entre deux alternatives est important ou non (voir par exemple Brans 1994). Cette approche n'a, à notre connaissance, jamais été étudiée d'un point de vue théorique. Nous présentons deux caractérisations de la méthode de Borda utilisée à cette fin.</p><p><p align="justify">Dans la dernière partie du chapitre III, nous abandonnons la démarche qui visait à caractériser une méthode par un ensemble de propriétés le plus petit possible. Nous comparons 12 méthodes sur base d'une vingtaine de propriétés. Les résultats de cette partie sont résumés dans quelques tableaux.</p><p><p align="justify">Ce travail aborde donc la méthode de Borda et sa généralisation au cas valué sous différents angles. Il livre une série de résultats qui, espérons-le, devraient permettre de mieux comprendre la méthode de Borda et peut-être de l'utiliser à meilleur escient. Toutefois, quoique notre objectif ait été de présenter des résultats pertinents en aide multicritère à la décision (et nous avons fait des progrès dans ce sens), il reste du chemin à faire. Nous sommes probablement encore trop proche du choix social. Ceci constitue donc une voie de recherche intéressante, de même que l'étude d'autres méthodes de rangement et l'étude de méthodes complètes d'aide multicritère à la décision: modélisation du problème (identification du ou des décideur(s), des alternatives et des critères), modélisation des préférences, agrégation des préférences et exploitation des résultats de l'agrégation.</p><p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished