The two-dimensional irregular cutting and packing problems (aka nesting problems) have been studied over the past six decades and consist in cutting (packing) convex and non-convex small pieces from (in) large boards without overlapping. There are several variants of this problem that are defined according to the board shapes and the objective of each problem. There are a number of heuristics proposed in the literature to solve irregular cutting and packing problems, but only few mixed-integer programming models. Specifically, these models were developed for the irregular strip packing problem, that consists in packing pieces into a single board with fixed width and length to be minimized. For the other problem variants, there is no exact methods presented in the literature. The main difficulty in solving irregular cutting and packing problems is how to handle with the geometric constraints. These constraints depend on the type of placement of the pieces on the board that can be continuous or discrete. In this thesis, we present two mixed-integer programming models for the irregular strip packing problem in which the pieces can be continuously placed on the board. These models do not demand complex structures to be built. We also present a new dot data structure to store the information on the placement of the pieces and overlapping positions bringing flexibility and efficiency to discrete approaches. Using this structure, a matheuristic is proposed, combining the advantages of the models with discrete and continuous placement positions for the pieces on the board. Furthermore, constraint programming models for several variants of irregular cutting and packing problems are exploited. For some variants, these models are the first modelling representation. A new global constraint is developed to eliminate the overlap among pieces. Computational experiments were conducted to evaluate the developed approaches. / Os problemas de corte e empacotamento de peças irregulares bidimensionais vêm sendo estudados há décadas e consistem em cortar (empacotar) peças menores, convexas e não convexas, a partir de (em) placas maiores de forma a não se sobreporem. Existem diversas variantes deste problema, definidas de acordo com o formato da placa e objetivo de cada problema. Na literatura, muitas heurísticas foram propostas para a resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares, porém, poucos modelos de programação inteira mista podem ser encontrados. Especificamente, estes modelos foram desenvolvidos para o problema de empacotamento em faixa, que consiste em empacotar as peças em uma placa de largura fixa e comprimento a ser minimizado. Para as demais variantes do problema, não existem métodos exatos propostos na literatura. A principal dificuldade na resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares está na manipulação das restrições geométricas. Estas restrições dependem do tipo de posicionamento das peças na placa, que pode ser discreto ou contínuo. Nesta tese, apresentamos dois modelos de programação inteira mista para o problema de empacotamento de peças em faixa, no qual cada peça pode ser alocada de forma contínua na placa. Estes modelos não demandam estruturas complexas para serem construídos. Também apresentamos uma nova estrutura de dados para armazenar informações sobre o posicionamento das peças e as posições de sobreposição, trazendo flexibilidade e eficiência para abordagens discretas. Utilizando esta estrutura, uma matheuristica foi proposta, combinando as vantagens dos modelos com alocação discreta e contínua das peças na placa. Além disso, modelos de programação por restrições para diversas variantes dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares foram explorados. Para algumas variantes, estes modelos são a primeira representação via modelagem. Uma nova restrição global foi desenvolvida para eliminar a sobreposição entre as peças. Experimentos computacionais foram realizados para avaliar as abordagens propostas.

The two-dimensional irregular cutting and packing problems (aka nesting problems) have been studied over the past six decades and consist in cutting (packing) convex and non-convex small pieces from (in) large boards without overlapping. There are several variants of this problem that are defined according to the board shapes and the objective of each problem. There are a number of heuristics proposed in the literature to solve irregular cutting and packing problems, but only few mixed-integer programming models. Specifically, these models were developed for the irregular strip packing problem, that consists in packing pieces into a single board with fixed width and length to be minimized. For the other problem variants, there is no exact methods presented in the literature. The main difficulty in solving irregular cutting and packing problems is how to handle with the geometric constraints. These constraints depend on the type of placement of the pieces on the board that can be continuous or discrete. In this thesis, we present two mixed-integer programming models for the irregular strip packing problem in which the pieces can be continuously placed on the board. These models do not demand complex structures to be built. We also present a new dot data structure to store the information on the placement of the pieces and overlapping positions bringing flexibility and efficiency to discrete approaches. Using this structure, a matheuristic is proposed, combining the advantages of the models with discrete and continuous placement positions for the pieces on the board. Furthermore, constraint programming models for several variants of irregular cutting and packing problems are exploited. For some variants, these models are the first modelling representation. A new global constraint is developed to eliminate the overlap among pieces. Computational experiments were conducted to evaluate the developed approaches. / Os problemas de corte e empacotamento de peças irregulares bidimensionais vêm sendo estudados há décadas e consistem em cortar (empacotar) peças menores, convexas e não convexas, a partir de (em) placas maiores de forma a não se sobreporem. Existem diversas variantes deste problema, definidas de acordo com o formato da placa e objetivo de cada problema. Na literatura, muitas heurísticas foram propostas para a resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares, porém, poucos modelos de programação inteira mista podem ser encontrados. Especificamente, estes modelos foram desenvolvidos para o problema de empacotamento em faixa, que consiste em empacotar as peças em uma placa de largura fixa e comprimento a ser minimizado. Para as demais variantes do problema, não existem métodos exatos propostos na literatura. A principal dificuldade na resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares está na manipulação das restrições geométricas. Estas restrições dependem do tipo de posicionamento das peças na placa, que pode ser discreto ou contínuo. Nesta tese, apresentamos dois modelos de programação inteira mista para o problema de empacotamento de peças em faixa, no qual cada peça pode ser alocada de forma contínua na placa. Estes modelos não demandam estruturas complexas para serem construídos. Também apresentamos uma nova estrutura de dados para armazenar informações sobre o posicionamento das peças e as posições de sobreposição, trazendo flexibilidade e eficiência para abordagens discretas. Utilizando esta estrutura, uma matheuristica foi proposta, combinando as vantagens dos modelos com alocação discreta e contínua das peças na placa. Além disso, modelos de programação por restrições para diversas variantes dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares foram explorados. Para algumas variantes, estes modelos são a primeira representação via modelagem. Uma nova restrição global foi desenvolvida para eliminar a sobreposição entre as peças. Experimentos computacionais foram realizados para avaliar as abordagens propostas.

Made available in DSpace on 2015-03-05T14:01:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 22 / Bolsa para curso e programa de Pós Graduação / O presente trabalho propõe o Ubiquitous Oriented Programming (abreviadamente UOP), um modelo de programação orientado ao desenvolvimento de sistemas ubíquos. UOP utiliza os conceitos de Serviços e Orientação a Objetos, integrando-os com os requisitos de aplicações ubíquas como contexto, sensibilidade ao contexto, adaptação ao contexto, mobilidade de código e concorrência. Uma linguagem de programação (UbiLanguage) implementa os conceitos deste novo modelo de programação, provendo assim suporte ao desenvolvimento de sistemas ubíquos. O ambiente de desenvolvimento é composto por um compilador (UbiCompiler) que traduz código escrito em UbiLanguage para bytecode. A plataforma de execução é composta por uma máquina virtual ubíqua (UbiVM) que suporta a execução deste bytecode. / This work presents the Ubiquitous Oriented Programming (UOP in short), a programming model oriented to development of ubiquitous systems. UOP uses Services concepts and Object Oriented Programming, integrating them with the requirements of ubiquitous applications as context, context awareness, context adaptation, code mobility and concurrent. A programming language (UbiLanguage) implements the concepts of this new programming model, thus providing the development of ubiquitous systems. The development environment is composed by a compiler (UbiCompiler) which translates code written in UbiLanguage to bytecode. The execution platform is composed by a virtual machine (UbiVM) which supports the execution of this bytecode.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:05:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_ARLISS_2006.pdf: 6503141 bytes, checksum: 35cb76273269987a726a1cb13c65f385 (MD5) Previous issue date: 2006-12-12 / Este trabalho buscou desenvolver um modelo matemático e um procedimento metodológico que contribuam para o estudo de localização de indústrias de reciclagem na cadeia logística reversa do coco verde. Os resíduos do coco verde jogados nos lixões ou espalhados pelas praias causam um grande impacto ao meio ambiente. Estes resíduos podem ganhar um novo destino, mais qualificado e rentável, a partir da transformação de sua casca em fibra e pó, e da fabricação de produtos derivados destes dois componentes, criando ao mesmo tempo condições para gerar emprego e renda. É de grande importância o estudo de localização, tema abordado no presente estudo usando os seguintes passos metodológicos: caracterização da cadeia logística reversa do coco verde; seleção dos locais candidatos à instalação das indústrias de reciclagem; estimativa das quantidades de resíduos do coco verde gerados, distâncias e custos; modelagem do problema proposto, utilizando-se a programação linear mista e não-linear; e escolha das ferramentas para solução do modelo. Estima-se a quantidade de indústrias de reciclagem da casca do coco verde, suas capacidades e as melhores localizações, com a devida distribuição dos resíduos, que minimizem os custos de instalação, operação, estoque e transporte, utilizando um modelo matemático. Foram criados dez cenários relacionados ao problema proposto para o Estado do Espírito Santo, combinando-se diferentes quantidades de indústrias, capacidades e regiões de instalação, e variando-se os custos envolvidos, a quantidade de resíduos e o tempo de vida das indústrias. O modelo matemático mostrou ser bastante útil como instrumento auxiliar de análise de problemas de localização, tanto pela simplicidade de operação quanto pela aplicação das ferramentas Solver e What´sBest! disponíveis no mercado. Os resultados foram coerentes com o esperado, face à realidade atual do Estado do Espírito Santo no que tange à localização do aterro sanitário existente no município de Cariacica, hoje utilizado como local de destinação final dos resíduos do coco verde gerados na Região da Grande Vitória, sendo o mesmo escolhido nos dez cenários utilizados. / This work aims at developing a mathematical model and a methodological approach for the location of recycling industries of green coconut residuals. The coconut hard cover can cause environmental impacts when discharged along the beaches or in land farming. These residuals can be recycled and transformed into fibres, a qualified and profitable use, that can also generate jobs and revenues. It is of great importance the location study, theme approached in the present study using the following methodological steps: the characterization of the reverse chain logistics of the green coconut; selection of the places that are potential candidates to settle the recycling industries; estimation of the residual amount that is produced, travel distances and costs; development of a model of mixed linear and no linear programming; and choice of the tools for solution of the model. The modeling takes into account the amount of recycling industries, its capacities, the best locations and the corresponding residual distribution, which minimize the costs of installation, operation, stock and transport. Ten scenarios related to the problem were created for Espírito Santo State combining the numbers of industries, capacities and locations, and varying the involved costs, the amount of residues and the life time of the industries. The mathematical model showed to be a quite useful tool for analysis of location problems, due to its operational simplicity as well as the availability in the market of Solver and What´sBest!. As expected, the results agree with the reality of Espírito Santo State concerning the landfill location in the Cariacica district, actual place of destination of the green coconut residuals generated in the Grande Vitória region, being the same chosen in the ten used sceneries.

Submitted by FERNANDO VLADIMIR CERNA ÑAHUIS null (fvcerna83@gmail.com) on 2017-02-22T17:36:35Z No. of bitstreams: 1 TESE-FINAL.pdf: 2994686 bytes, checksum: 5e487b40d4aeb0006f40a0abdb9d9af6 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-24T20:11:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 nahuis_fvc_dr_ilha.pdf: 2994686 bytes, checksum: 5e487b40d4aeb0006f40a0abdb9d9af6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-24T20:11:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 nahuis_fvc_dr_ilha.pdf: 2994686 bytes, checksum: 5e487b40d4aeb0006f40a0abdb9d9af6 (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Nesta tese são apresentados três modelos de programação matemática que abordam os problemas de otimização relacionados ao gerenciamento da energia nos sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE), como: 1) Programação ótima das entregas e carregamento dos veículos elétricos (VEs) durante a navegação em um mapa de cidade, 2) Gerenciamento ótimo pelo lado da demanda considerando um sistema fotovoltaico híbrido (SFH) em uma residência em baixa tensão (RBT) no SDEE, e 3) O melhoramento do fator de carga (FC) do SDEE através do controle da demanda. O primeiro problema visa minimizar os custos relacionados com a manutenção e geração de horas extra durante a operação de uma frota de VEs, levando em conta um conjunto de entregas pre-especificadas, assim como, pontos de carregamento alocados ao longo de cada via urbana (principal e/ou secundária) pertencente ao mapa da cidade. No segundo problema, para uma residência em baixa tensão é planejado um perfil ótimo de consumo para o dia seguinte. Este perfil de consumo é obtido através de um programa de gerenciamento pelo lado da demanda (GLD) que considera uma estrutura tarifária e um esquema de operação que otimiza os recursos energéticos vindos de um SFH e o SDEE. Para cada problema de otimização é apresentado o seu correspondente modelo de programação não linear inteiro misto (PNLIM). O terceiro problema visa minimizar os custos por compra de energia (consumo e perdas de potência ativa) da concessionária, levando em conta, o controle da demanda dos usos-finais, presentes nas unidades consumidoras (residenciais, comerciais, e industriais) no SDEE. As incertezas na utilização dos usos-finais nas unidades consumidoras são simuladas através de um algoritmo Monte Carlo. Além disso, o modelo proposto PIMRQ é rodado dentro de um processo iterativo, que visa a melhoria do FC do SDEE. Por outro lado, através destes modelos não-lineares, a solução ótima global não é garantida, enquanto o uso de modelos equivalentes (para o primeiro e segundo problema, sendo um modelo aproximado para o terceiro) de programação linear inteira mista (PLIM) resolvidos por ferramentas de otimização clássica existentes garantem a convergência para a solução ótima global. Por conseguinte, para resolver este inconveniente, os seus modelos MILP equivalentes são obtidos e explicados em detalhe. Os modelos propostos foram implementados na linguagem de modelagem algébrica AMPL e resolvidos usando o solver comercial CPLEX. Além disso, algoritmos de simulação para representar as incertezas dos tempos de demora na operação dos VEs e os hábitos de utilização dos usos-finais durante o dia, são desenvolvidos. Um grafo unidirecional de 71 nós, uma rede elétrica IEEE de 34 nós, e 21 usos-finais (incluído um VE plug-in para o carregamento na residência) residenciais são utilizados para testar a precisão e a eficiência, assim como, também técnica de solução dos modelos propostos para cada problema. / This thesis presents three mathematical programming models to address the optimization problems related to the energy management in the electricity distribution systems (EDSs), such as: 1) Optimal delivery scheduling and charging of electric vehicles (EVs) in the navigation of a city map, 2) Optimal demand side management of an EDS considering a hybrid photovoltaic system (HPS) in a residential low voltage (RLV), and 3) Load factor improvement through the demand control in the EDS. The first problem aims at minimizing the costs related to the maintenance and generation of extra hours during the operation of a EVs fleet, taking into account a number of prespecified deliveries, as well as charging points allocated along each urban road (main or secondary) belongs to the city map. In the second problem, for a RLV, an optimal consumption profile of a day-ahead is planned. This consumption profile is obtained through a demand side management (DSM) program that considers a tariff structure and an operating scheme that optimizes the energy resources coming from HFS and EDS. The third problem aims at minimizing the costs of energy purchase (consumption and active energy losses) of the company, taking into account, the demand control of the end-uses, presents in the consumers units (residential, commercial, and industrial) in the EDS. Uncertainties in the use of the end-uses in the different consumer units are simulated through a Monte Carlo algorithm that determines a habitual consumption profile for EDSs. Based on this habitual profile, the proposed MIPRQ model determines an optimal profile for EDSs. This model uses an iterative process that aims to improve the load factor of the EDS. For each optimization problem the corresponding non-linear mixed integer programming (NLMIP) model is presented. On the other hand, via these nonlinear models, the global optimal solution is not guaranteed, while using the equivalent mixed-integer linear (MILP) models (for the first and second problems, being an approximate model for the third) and solving them by existing classical optimization tools ensures convergence to global optimal solution. Therefore, in order to address this drawback, their equivalent mixed integer linear programming (MILP) models are obtained and explained in detail. The proposed models are implemented in the algebraic modeling language AMPL and solved using the commercial CPLEX solver. Moreover, simulations algorithms to represent the uncertainties of delay times in the operation of EVs and usage habits of end-uses during the day, are developed. A multidirectional graph with 71 nodes, an electrical network IEEE 34 nodes, and a quantity of 21 residential end-uses (including an EV plug-in for residential charging) are used to test the precision and the efficiency, as well as the solution technique of the models proposed for each problem. / CNPq: 141462/2013- 2

Orientador: Marcos Júlio Rider Flores / Resumo: Nesta tese são apresentados três modelos de programação matemática que abordam os problemas de otimização relacionados ao gerenciamento da energia nos sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE), como: 1) Programação ótima das entregas e carregamento dos veículos elétricos (VEs) durante a navegação em um mapa de cidade, 2) Gerenciamento ótimo pelo lado da demanda considerando um sistema fotovoltaico híbrido (SFH) em uma residência em baixa tensão (RBT) no SDEE, e 3) O melhoramento do fator de carga (FC) do SDEE através do controle da demanda. O primeiro problema visa minimizar os custos relacionados com a manutenção e geração de horas extra durante a operação de uma frota de VEs, levando em conta um conjunto de entregas pre-especificadas, assim como, pontos de carregamento alocados ao longo de cada via urbana (principal e/ou secundária) pertencente ao mapa da cidade. No segundo problema, para uma residência em baixa tensão é planejado um perfil ótimo de consumo para o dia seguinte. Este perfil de consumo é obtido através de um programa de gerenciamento pelo lado da demanda (GLD) que considera uma estrutura tarifária e um esquema de operação que otimiza os recursos energéticos vindos de um SFH e o SDEE. Para cada problema de otimização é apresentado o seu correspondente modelo de programação não linear inteiro misto (PNLIM). O terceiro problema visa minimizar os custos por compra de energia (consumo e perdas de potência ativa) da concessionária, levando em conta, o co... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor