Nesta dissertação é aplicado o método da função Lagrangiana barreira modificada (FLBM), uma variante do método de pontos interiores, para determinação do máximo carregamento em sistemas de energia elétrica. A formulação do problema tem como restrições de igualdade as equações de balanço de potência do sistema, em sua forma parametrizada, e como restrições de desigualdade os limites de tensões nas barras e os limites de geração de potência reativa nas barras com controle de reativo. Os resultados encontrados com a técnica de otimização estática utilizada neste estudo são confrontados com os resultados obtidos com o método primal-dual barreira logarítmica. Para realização dos testes de desempenho da metodologia proposta, utilizou-se como padrão os sistemas do IEEE de 14, 57 e 118 barras. Os testes demonstraram a robustez e a eficiência do algoritmo proposto. / In this work the modified barrier Lagrangian function (MBLF) method, a variant of the interior point method. The formulation of the problem will have as constraints of equality the power system swinging equations, in a parametrized form, and as inequality constraints the voltage limits in the buses and the reactive generation limits in the buses with reactive control. The results found with the static optimization technique used in this study are confronted with the results obtained with the primal-dual barrier logarithmic method. The performance of the method is illustrated using as pattern the systems IEEE 14, 57 and 118 bars. The tests demonstrated the robustness and the efficiency of the proposed algorithm.

Esta tese aborda um problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção baseado em uma indústria alimentícia brasileira que opera por meio de diversas linhas de produção heterogêneas. Nesse ambiente produtivo, as linhas de produção compartilham recursos escassos, tais como, trabalhadores e máquinas e devem ser montadas (ativadas) em cada período produtivo, respeitando-se a capacidade disponível de cada recurso necessário para ativação das mesmas. Modelos de programação matemática inteira mista são propostos para representação do problema, bem como diversos métodos heurísticos de solução, compreendendo procedimentos construtivos e de melhoramento baseados na formulação matemática do problema e heurísticas lagrangianas. São propostas heurísticas do tipo relax-and-fix explorando diversas partições das variáveis binárias dos modelos e uma heurística baseada na decomposição do modelo para construção de soluções. Procedimentos do tipo fix-and-optimize e matheuristics do tipo iterative MIP-based neighbourhood search são propostas para o melhoramento das soluções iniciais obtidas pelos procedimentos construtivos. Testes computacionais são realizados com instâncias geradas aleatoriamente e mostram que os métodos propostos são capazes de oferecer melhores soluções do que o algoritmo Branch-and-Cut de um resolvedor comercial para instâncias de médio e grande porte. / This doctoral dissertation addresses the simultaneous lot sizing and scheduling problem in a real world production environment where production lines share scarce production resources. Due to the lack of resources, the production lines cannot operate all simultaneously and they need to be assembled in each period respecting the capacity constraints of the resources. This dissertation presents mixed integer programming models to deal with the problem as well as various heuristic approaches: constructive and improvement procedures based on the mathematical formulation of the problem and lagrangian heuristics. Relax-and-fix heuristics exploring some partitions of the set of binary variables of a model and a decomposition based heuristic are proposed to construct solutions. Fix-and-optimize heuristics and iterative MIP-based neighbourhood search matheuristics are proposed to improvement solutions obtained by constructive procedures. Computational tests are performed with randomly instances and show that the proposed methods can find better solutions than the Branch-and-Cut algorithm of a commercial solver for medium and large size instances.

Neste trabalho propomos uma abordagem para a resolução do problema de fluxo de potência ótimo. Para isso, foram obtidos dados teóricos, a partir de um levantamento bibliográfico, que explicitaram os métodos de penalidade, de barreira, de Newton-Lagrangiano, da função Lagrangiana aumentada e dual-Lagrangiano. Nesta abordagem, as restrições de igualdade são tratadas pelo método de Newton, as restrições canalizadas, de tensão e tap, pelo método da função barreira logarítmica, e as restrições de desigualdade e demais restrições canalizadas, pelo método da função Lagrangiana aumentada. A motivação para este estudo foi a necessidade de manter as variáveis - tensão e tap - dentro de seus limites. Os resultados numéricos apresentados evidenciam o potencial desta metodologia para a resolução de problemas de programação não-linear e, em particular, do problema de fluxo de potência ótimo. / A new approach to solving the optimal power flow problem is proposed in this study. The first step in developing this method was to obtain theoretical material from bibliographic survey, which described in detail the penalty method, the barrier method, Newton\'s method, the augmented Lagrangian method end the dual-Lagrangian method. In the new approach, equality constraints are handled by Newton\'s method, the voltage end tap box inequality constraints by the logarithmic barrier method and the inequality constraints and the other box inequality constraints by the augmented Lagrangian method. The motivation for this research was the necessity to keep the voltage and tap variables within their limits. The numerical results demonstrate the potential of this methodology for the solution of nonlinear problems and, in particular, of the optimal power flow problem.

Nesta dissertação é aplicado o método da função Lagrangiana barreira modificada (FLBM), uma variante do método de pontos interiores, para determinação do máximo carregamento em sistemas de energia elétrica. A formulação do problema tem como restrições de igualdade as equações de balanço de potência do sistema, em sua forma parametrizada, e como restrições de desigualdade os limites de tensões nas barras e os limites de geração de potência reativa nas barras com controle de reativo. Os resultados encontrados com a técnica de otimização estática utilizada neste estudo são confrontados com os resultados obtidos com o método primal-dual barreira logarítmica. Para realização dos testes de desempenho da metodologia proposta, utilizou-se como padrão os sistemas do IEEE de 14, 57 e 118 barras. Os testes demonstraram a robustez e a eficiência do algoritmo proposto. / In this work the modified barrier Lagrangian function (MBLF) method, a variant of the interior point method. The formulation of the problem will have as constraints of equality the power system swinging equations, in a parametrized form, and as inequality constraints the voltage limits in the buses and the reactive generation limits in the buses with reactive control. The results found with the static optimization technique used in this study are confronted with the results obtained with the primal-dual barrier logarithmic method. The performance of the method is illustrated using as pattern the systems IEEE 14, 57 and 118 bars. The tests demonstrated the robustness and the efficiency of the proposed algorithm.

Orientador: Marcelo Martins dos Santos / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T11:12:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teixeira_EdsonJose_D.pdf: 1150959 bytes, checksum: b5b6e9eebd505ecc04e6ed04609b8f7a (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Neste trabalho estudamos a estrutura lagrangiana para o campo de velocidade solução das equações de Navier-Stokes para um fluido isentrópico compressível no semiespaço do R3, com a condição de fronteira de Navier. Consideramos a solução deste modelo obtida por David Hoff no artigo Compressible Flow in a Half-Space with Navier Boundary Conditions}, J. Math. Fluid Mech. 7 (2005) 315-338. Demonstramos que se a velocidade inicial pertence ao espaço de Sobolev H8 com 8 >1/2, então as curvas integrais do campo de velocidade, ou seja, as trajetórias de partículas, existem e são únicas, e mostramos também algumas propriedades desse fluxo / Abstract: In this work we study the Lagrangian structure for the velocity field of the Navier-Stokes equations for isentropic compressible fluid in the halfspace in R3 with the Navier boundary condition. We consider the solution of this model obtained by David Hoff in the paper (Compressible Flow in a Half-Space with Navier Boundary Conditions}, J. Math. Fluid Mech. 7 (2005) 315-338. Our main result states that if the initial velocity belongs to the Sobolev space H8, with 8 >1/2, then the integral curves of the velocity field, i.e. the particles paths, there exist and are unique. We also show some properties of this flow map / Doutorado / Matematica / Doutor em Matemática

Esta tese aborda um problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção baseado em uma indústria alimentícia brasileira que opera por meio de diversas linhas de produção heterogêneas. Nesse ambiente produtivo, as linhas de produção compartilham recursos escassos, tais como, trabalhadores e máquinas e devem ser montadas (ativadas) em cada período produtivo, respeitando-se a capacidade disponível de cada recurso necessário para ativação das mesmas. Modelos de programação matemática inteira mista são propostos para representação do problema, bem como diversos métodos heurísticos de solução, compreendendo procedimentos construtivos e de melhoramento baseados na formulação matemática do problema e heurísticas lagrangianas. São propostas heurísticas do tipo relax-and-fix explorando diversas partições das variáveis binárias dos modelos e uma heurística baseada na decomposição do modelo para construção de soluções. Procedimentos do tipo fix-and-optimize e matheuristics do tipo iterative MIP-based neighbourhood search são propostas para o melhoramento das soluções iniciais obtidas pelos procedimentos construtivos. Testes computacionais são realizados com instâncias geradas aleatoriamente e mostram que os métodos propostos são capazes de oferecer melhores soluções do que o algoritmo Branch-and-Cut de um resolvedor comercial para instâncias de médio e grande porte. / This doctoral dissertation addresses the simultaneous lot sizing and scheduling problem in a real world production environment where production lines share scarce production resources. Due to the lack of resources, the production lines cannot operate all simultaneously and they need to be assembled in each period respecting the capacity constraints of the resources. This dissertation presents mixed integer programming models to deal with the problem as well as various heuristic approaches: constructive and improvement procedures based on the mathematical formulation of the problem and lagrangian heuristics. Relax-and-fix heuristics exploring some partitions of the set of binary variables of a model and a decomposition based heuristic are proposed to construct solutions. Fix-and-optimize heuristics and iterative MIP-based neighbourhood search matheuristics are proposed to improvement solutions obtained by constructive procedures. Computational tests are performed with randomly instances and show that the proposed methods can find better solutions than the Branch-and-Cut algorithm of a commercial solver for medium and large size instances.

Um importante problema de programação da produção surge em indústrias de papel integrando o problema de planejamento em múltiplas máquinas paralelas com o problema de corte. O problema de dimensionamento de lotes deve determinar a quantidade de jumbos (bobinas grandes de papel) de diferentes tipos de papel a serem produzidos em cada máquina. Estes jumbos são então cortados para atender a demanda de itens (bobinas menores de papel). O planejamento, que minimiza custos de produção e preparação, deve produzir jumbos (cada máquina produz jumbos de larguras diferentes) que diminuam a perda no processo de corte. Por outro lado, o melhor número de jumbos do ponto de vista de minimizar a perda no processo de corte pode acarretar em altos custos de preparação. Ambos são problemas de otimização combinatória não trivial, o que tem motivado extensas pesquisas nas últimas décadas, entretanto, essa combinação não é bem explorada na literatura. Neste trabalho, são propostos um modelo de otimização integrado e métodos heurísticos de solução. Foram realizados experimentos computacionais com o intuito de analisar o desempenho dos métodos propostos e os resultados apresentaram- se bastante satisfatórios, significando que tais métodos são apropriados para tratar o problema integrado. / An important production programming problem arises in paper industries coupling mul- tiple machine scheduling with cutting stock. From machine scheduling the problem of determining the quantity of jumbos (large rolls of paper) of different types of paper to be produced in each machine arises. These jumbos are then cut to meet the demand for items (smaller rolls of paper). Scheduling that minimizes setups and production costs may produce jumbos (each machine produces jumbos of a specific width) which may increase waste in the cutting process. On the other hand, the best number of jumbos in the point of view of minimizing waste in the cutting process may lead to high setup costs. Both problems are non-trivial combinatorial optimization problems, which have motivated ex- tensive research in the last decades, however their combination is not well explored in the literature. In this work, a coupled optimization modelling and heuristic solution methods are proposed. Computational experiments are devised in order to analyze the performance of the methods and the results had been presented sufficiently satisfactory, meaning that such methods are appropriate to deal with the integrated problem.

Um importante problema de programação da produção surge em indústrias de papel integrando o problema de planejamento em múltiplas máquinas paralelas com o problema de corte. O problema de dimensionamento de lotes deve determinar a quantidade de jumbos (bobinas grandes de papel) de diferentes tipos de papel a serem produzidos em cada máquina. Estes jumbos são então cortados para atender a demanda de itens (bobinas menores de papel). O planejamento, que minimiza custos de produção e preparação, deve produzir jumbos (cada máquina produz jumbos de larguras diferentes) que diminuam a perda no processo de corte. Por outro lado, o melhor número de jumbos do ponto de vista de minimizar a perda no processo de corte pode acarretar em altos custos de preparação. Ambos são problemas de otimização combinatória não trivial, o que tem motivado extensas pesquisas nas últimas décadas, entretanto, essa combinação não é bem explorada na literatura. Neste trabalho, são propostos um modelo de otimização integrado e métodos heurísticos de solução. Foram realizados experimentos computacionais com o intuito de analisar o desempenho dos métodos propostos e os resultados apresentaram- se bastante satisfatórios, significando que tais métodos são apropriados para tratar o problema integrado. / An important production programming problem arises in paper industries coupling mul- tiple machine scheduling with cutting stock. From machine scheduling the problem of determining the quantity of jumbos (large rolls of paper) of different types of paper to be produced in each machine arises. These jumbos are then cut to meet the demand for items (smaller rolls of paper). Scheduling that minimizes setups and production costs may produce jumbos (each machine produces jumbos of a specific width) which may increase waste in the cutting process. On the other hand, the best number of jumbos in the point of view of minimizing waste in the cutting process may lead to high setup costs. Both problems are non-trivial combinatorial optimization problems, which have motivated ex- tensive research in the last decades, however their combination is not well explored in the literature. In this work, a coupled optimization modelling and heuristic solution methods are proposed. Computational experiments are devised in order to analyze the performance of the methods and the results had been presented sufficiently satisfactory, meaning that such methods are appropriate to deal with the integrated problem.

[pt] As metodologias de projeto estrutural foram fortemente influenciadas pelo advento da computação. Os avanços nas áreas de análise numérica, como o método dos elementos finitos, e os softwares de Desenho Assistido por Computador, literalmente ajudaram a moldar o mundo como ele é hoje. Implementações computacionais das técnicas de otimização estrutural, como a otimização topológica, permitem a determinação das estruturas base, gerando uma grande quantidade de projetos novos, mais eficientes, com o potencial de mudar drasticamente o futuro das aeronaves, automóveis, edifícios, etc. Introduzir restrições de tensão na otimização topológica tradicional permite a obtenção de soluções mais seguras e confiáveis que se assemelhem mais à estrutura final. Contudo, isto não é uma tarefa trivial, apresentando várias dificuldades conceituais e numéricas. Nesta dissertação, as principais questões deste problema são discutidas e as técnicas presentes hoje na literatura são revisadas e criticadas quanto aos seus desempenhos. A principal contribuição deste trabalho é uma nova técnica baseada no Método do Lagrangiano Aumentado que lida eficientemente com um grande número de restrições. Em contraste com os métodos existentes, que são dependentes do problema e da malha, a abordagem proposta apresenta poucos parâmetros que precisam ser ajustados a cada novo caso. Para avaliar suas potencialidades, desenvolveu-se um código em MATLAB, eficaz e robusto. Diversos exemplos representativos, incluindo problemas de larga escala, são apresentados. Finalmente, as soluções obtidas, incluindo algumas complicações inesperadas, são discutidas detalhadamente e sugestões para trabalhos futuros são propostas. / [en] Structural design methodologies were strongly influenced by the advent of computing. The advances in numerical analyses, such as the finite element method, and Computer Aided Design software have literally helped shape the engineering world as it is today. Structural optimization methods such as topology optimization aim to take the next step by letting the computer guide the design, in order to achieve new and more eficient designs. This approach has the potential to change the future of various industries, including aircraft, automobile, construction, etc. The introduction of stress constraints on traditional topology optimization allows for safer and more reliable solutions that will more closely resemble the final structure. The successful solution of this problem poses several conceptual and numerical dificulties. Thus this dissertation details the main issues of this problem and reviews the current techniques discussed in the literature including some critiques of their performance. The main contribution of this work is a novel technique based on the Augmented Lagrangian method that can eficiently handle a large number of constraints. In contrast to existing methods which are both problem- and mesh-dependent, the presented approach contains only a few parameters which need to be adjusted for each new case. In order to verify the technique s capabilities, a user friendly MATLAB code was developed that is both effective and robust. Several representative examples, including large-scale problems, are presented. Finally, the solutions obtained here, including some unexpected complications, are thoroughly discussed and suggestions for future work are also addressed.

O problema de planejamento da produção integrado ao problema de corte de estoque surge em várias indústrias de manufatura, tais como indústria de papel, móveis, aço entre outras, e consiste em um problema de otimização combinatória bastante complexo, devido ao fato de integrar dois problemas conhecidos na literatura de difícil resolução. As aplicações práticas deste problema vêm aumentando em muitas empresas que buscam tornar seus processos produtivos mais eficientes. Neste trabalho, estudamos o problema de otimização integrado que surge em pequenas indústrias de móveis, em que placas de MDF disponíveis em estoque devem ser cortadas em itens menores, de diversos tamanhos e quantidades para comporem os produtos demandados. O modelo matemático de otimização linear inteiro proposto permite que alguns produtos sejam antecipados e estocados. Essa antecipação da produção aumenta os custos de estoque, porém com o aumento da demanda de peças é possível gerar padrões de corte melhores e diminuir os custos com a perda de material. Consideramos no modelo dois tipos de variáveis de antecipação, uma de estoque convencional para atender uma demanda em carteira e outra para aproveitar a produção e atender uma demanda prevista, chamada variável oportunista. A função objetivo consiste em minimizar os custos dos processos de produção e de corte. Para resolver a relaxação linear deste problema, propomos um método lagrangiano e utilizamos a estratégia de horizonte rolante. Alguns testes computacionais são realizados e os resultados apresentados / The integrated problem of cutting stock and production planning arises in a several manufacturing industries, such as paper, furniture, steel among others, and it is a complex combinatorial optimization problem, due to the fact that it integrates two well-known NP problems of the literature. The real world applications of this problem have increased in many industries that search for more efficient production process. In this work, we studied an integrated optimization problem that arises in small furniture industries, where MDF boards available in inventory must be cut into enough quantities of items to compose demanded finish-goods. The model of integer linear optimization proposed allows anticipating some products and keeping them in inventory. This production anticipation makes increase the inventory costs, although makes it possible to determine better cutting patterns and decreases the costs of the cutting process. We consider in the model two types of anticipation variables, the first one to the ordinary inventory to meet ordered products and an other one, called chance variables, to meet a forecasting demand. The objective function is to minimize the costs of production process and waste of material. To solve a linear relaxation of this problem, we proposed lagrangian approach and used a rolling horizon strategy. Some computational tests are performed and results shown