A utilização de controladores preditivos já está de certa forma consolidada na indústria de processos, porém é aplicada, geralmente, a plantas cuja dinâmica é lenta e estável em malha aberta. A proposta deste trabalho é implementar um algoritmo que realize o controle preditivo de um sistema não-linear, instável em malha aberta e com dinâmica relativamente rápida, e que possua técnicas para correção de erro em regime, rejeição de perturbações, tratamento de restrições de entrada e saída, e seguimento de referência. Como sistema-exemplo, empregou-se um processo de levitação magnética construído pela Feedback Instruments. Para possibilitar a utilização de técnicas bem estabelecidas de controle preditivo baseadas em modelos lineares, a estratégia adotada usa versões linearizadas do modelo do levitador. A linearização é refeita a cada período de amostragem, de forma a manter o mais próximo possível o comportamento da planta e do modelo. O algoritmo de controle foi executado no computador mestre de uma topologia mestre-escravo implementada com a ferramenta xPC Target do aplicativo Matlab. Os computadores se comunicam através da interface serial RS-232, e é no computador escrvo, que é inicializado com o kernel xPC Target, que está instalada uma placa de conversão analógica-digital a qual realiza a interface entre o algoritmo e o sistema físico. As simulações computacionais são resolvidas utilizando-se um algoritmo de programação quadrática, acionado pelo comando "quadprog" do matlab. Os teste experimentais também são resolvidos através de uma lei de controle obtida a partir dos conceitos de controle preditivo, porém não levam em consideração as restrições do sistema físico, ou seja as simulações levam em consideração o tratamento de restrições, porém no caso experimental a lei de controle é obtida a partir do caso irrestrito. Ao longo do trabalho são observados, analisados e discutidos resultados obtidos inicialmente por meio de simulação computacional, em seguida através da utilização de um computador analógico e por fim através da implementação do controle junto ao sistema físico. Em todos os casos foi possível não só estabilizar a saída do sistema, como também fazê-la seguir uma determinada trajetória de referência.

O presente trabalho propõe uma metodologia de apoio ao planejamento estratégico das Forças Armadas com respeito às competências que devem adquirir no longo prazo para serem capazes de enfrentar potenciais desafios relacionados ao seu papel para a Defesa Nacional. Com vistas à efetiva aplicabilidade prática, a metodologia alinha-se à concepção básica da Sistemática de Planejamento Estratégico Militar estabelecida pelo Ministério da Defesa. A proposta adota como fundamento uma visão de gerenciamento integrado na qual se estabelece uma conexão de gerenciamento de performance, planejamento estratégico e alocação de recursos. O conceito de Planejamento Baseado em Capacidades é empregado como base racional, transparente e coerente no processo de tomada de decisão com respeito a planejamentos para o futuro em um ambiente com incertezas, restrições econômicas e riscos. O conceito de Value Focused Thinking é adotado para prover a integração entre os aspectos de planejamento e gestão de performance e para possibilitar a construção de um modelo facilmente justificável, objetivo e reprodutível. Propõe-se um framework para análise de planejamento de emprego operacional, como combinação destes dois conceitos, sendo apontados dois métodos de Apoio Multicritério à Decisão para operacionalização do modelo. O framework estrutura as ligações entre os diferentes níveis hierárquicos de decisão da Força, apontando o quão importante e o quanto cada elemento dos menores níveis da hierarquia contribui para a construção de uma determinada capacidade estratégica; ao mesmo tempo em que pode ser utilizado para selecionar as melhores alternativas de combinações de recursos e procedimentos de se obter o melhor nível de capacitação possível de forma a atender a visão de planejamento estratégico. Apresenta-se um método para tratamento do planejamento de preparo, com enfoque no problema de alocação de recursos, o qual é formulado através de Programação Multi-Objetivo e o respectivo algoritmo para resolução do problema. Um exemplo hipotético e simplificado é apresentado para mostrar a aplicabilidade do framework e da interatividade entre gerenciamento de performance, planejamento estratégico e alocação de recursos nesta proposta metodológica. Ressalta-se que a metodologia pode ser empregada em qualquer uma das Forças Armadas, isoladamente, ou no nível do próprio Ministério da Defesa, considerando-se a atuação combinada das Forças.

Existem vários trabalhos na literatura de pesquisa operacional sobre a distribuição de inputs e outputs. Da mesma forma, existem muitos trabalhos teóricos e práticos sobre Análise de Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA). No entanto, poucos são os que realizam a distribuição de inputs e outputs limitados utilizando DEA ou que empregam o DEA paramétrico. O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo DEA paramétrico, chamado de Modelo de Fronteira Esférica Ajustado (MFEAj), que realiza a distribuição de um novo input contínuo para um conjunto de unidades tomadoras de decisão, considerando os seus inputs e outputs. O modelo busca, após a inclusão do novo input, tornar todas as DMU's DEA eficientes, considerando o retorno de escala constante e arbitrando que a fronteira de eficiência DEA é esférica. Exemplos numéricos mostraram que o MFEAj apresentou melhores resultados que outros modelos da literatura. Além disso, o MFEAj apresentou uma desejável propriedade, chamada de propriedade de redistribuição coerente, que não foi observada em outros modelos. Após a definição dessa propriedade, apresenta-se um teorema demonstrando que, de fato, o MFEAj pode assegurá-la. Esta propriedade viabilizou o estudo de limites de ruídos nos dados de input e output de todas as unidades envolvidas. Também é apresentado resumidamente o Modelo de Fronteira Hiperbólica Ajustado, um aperfeiçoamento do Modelo de Fronteira Hiperbólica, que faz a distribuição de uma quantidade limitada de um output e torna também todas as DMU's eficientes.

Os Autômatos Celulares (ACs) são exemplos de sistemas discretos (variáveis, tempo e espaço) que se tornaram ferramentas importantes no estudo de Sistemas Complexos. A exemplo de outros sistemas desta classe, os ACs exibem um comportamento dinâmico complexo e imprevisível. Um aspecto bastante estudado dos Autômatos Celulares diz respeito a como eles realizam computações. Os ACs computam através de processamentos locais e intrinsecamente paralelos que interagem entre si, emergindo um comportamento global e coordenado. Outro aspecto muito estudado é a previsão do comportamento dinâmico de um AC a partir de sua definição. Já foi provado que esta previsão é um problema indecidível e vários esquemas aproximados existem na literatura. Neste trabalho, um conjunto de parâmetros de previsão de comportamento dinâmico de Autômatos Celulares unidimensionais foi proposto. Como meta para validar a eficácia destes parâmetros, eles foram utilizados para auxiliar a busca evolutiva de Autômatos Celulares específicos que executam determinadas tarefas computacionais. Tais parâmetros foram utilizados como heurísticas embutidas na avaliação de um Algoritmo Genético utilizado como ferramenta de busca dos ACs. Os resultados encontrados mostram que os parâmetros selecionados constituem ferramentas úteis na previsão do comportamento dinâmico de Autômatos Celulares unidimensionais, e podem efetivamente auxiliar na programação de um AC desse tipo para a realização de uma tarefa computacional especificada.

A geração de quadros de horários escolares é um problema clássico de otimização que tem sido largamente estudado devido a sua importâncias prática e teórica. O problema consiste em alocar um conjunto de aulas entre professor-turma em períodos de tempo pré-determinados, satisfazendo diferentes tipos de requisitos. Devido a natureza combinatória do problema, a resolução de instâncias médias e grandes torna-se uma tarefa desafiadora. Quando recursos são escassos, mesmo uma solução factível pode ser difícil de ser encontrada. Várias técnicas tem sido propostas na literatura científica para resolver o problema de geração de quadros de horários escolares, no entanto, métodos robustos ainda não existem. Visto que o uso de métodos exatos, como por exemplo, técnicas de programação matemática, não podem ser utilizados na prática, para resolver instâncias grandes da realidade, meta-heurísticas e meta-heurísticas híbridas são usadas com frequência como abordagens de resolução. Nesta pequisa, são desenvolvidas técnicas que combinam programação matemática e heurísticas, denominadas mateheurísticas, para resolver de maneira eficiente e robusta algumas variações de problemas de geração de quadros de horários escolares. Embora neste trabalho sejam abordados problemas encontrados no contexto de instituições brasileiras, os métodos propostos também podem ser aplicados em problemas similares oriundo de outros países. / The school timetabling is a classic optimization problem that has been extensively studied due to its practical and theoretical importance. It consists in scheduling a set of class-teacher meetings in a prefixed period of time, satisfying requirements of different types. Given the combinatorial nature of this problem, solving medium and large instances of timetabling to optimality is a challenging task. When resources are tight, it is often difficult to find even a feasible solution. Several techniques have been developed in the scientific literature to tackle the high school timetabling problem, however, robust solvers do not exist yet. Since the use of exact methods, such as mathematical programming techniques, is considered impracticable to solve large real world instances, metaheuristics and hybrid metaheuristics are the most used solution approaches. In this research we develop techniques that combine mathematical programming and heuristics, so-called matheuristics, to solve efficiently and in a robust way some variants of the high school timetabling problem. Although we pay special attention to problems arising in Brazilian institutions, the proposed methods can also be applied to problems from different countries.

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.

Deposição é um fenômeno indesejável que ocorre na superfície dos trocadores de calor ao longo de sua operação, ocasionando redução na efetividade térmica e aumento da resistência ao escoamento nestes equipamentos. Estes efeitos trazem grandes consequências econômicas e ambientais, devido ao aumento dos custos operacionais (energia adicional é requerida), aumento dos custos de projeto (demanda por equipamentos de maior área de troca térmica), limitações hidráulicas (que pode levar a uma diminuição da carga processada) e aumento das emissões (aumento da queima de combustíveis fósseis para suprir a energia adicional requerida). Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo fornecer ferramentas computacionais robustas que apliquem técnicas de otimização para o gerenciamento da deposição em redes de trocadores de calor, visando minimizar os seus efeitos negativos. Estas ferramentas foram desenvolvidas utilizando programação matemática no ambiente computacional GAMS, e três abordagens distintas para a resolução do problema da deposição foram pesquisadas. Uma delas consiste na identificação do conjunto ótimo de trocadores de calor a serem limpos durante uma parada para manutenção da planta, visando restaurar a carga térmica nesses equipamentos através da remoção dos depósitos existentes. Já as duas outras abordagens consistem em otimizar a distribuição das vazões das correntes ao longo de ramais paralelos, uma de forma estacionária e a outra de forma dinâmica, visando maximizar a recuperação de energia ao longo da rede. O desempenho destas três abordagens é ilustrado através de um conjunto de exemplos de redes de trocadores de calor, onde os ganhos reais obtidos com estas ferramentas de otimização desenvolvidas são demonstrados / Fouling is an undesirable phenomenon that occurs over the surface of heat exchangers during its operation, causing reduction of thermal effectiveness and increase of flow resistance along these equipment. These effects bring large economics and environmental consequences, due to the increase of operational costs (additional energy is required), increase of project costs (demand of equipment with larger thermal exchange areas), hydraulic limitations (that can diminish the process throughput) and increase of emissions (increase of fossil fuel firing to supply the additional energy required). In this context, the objective of this work is to provide robust computational tools that apply optimization techniques for fouling management on heat exchanger networks, aiming to reduce its negative effects. These tools were developed using mathematical programming on GAMS software, and three distinct approaches for the resolution of the fouling problem were investigated. One of them consists in the identification of the optimal set of heat exchangers that have to be cleaned during a plant maintenance shutdown, aiming to restore the thermal load in these equipment through the removal of the existent deposits. The other approaches consist in to optimize the distribution of flow rates of the streams along parallel branches, using stationary and dynamic models, in order to maximize the energy recovery in the network. The performance of these three approaches is illustrated through examples of heat exchanger networks, where the real gains obtained with these optimization tools are demonstrated

Orientador: Antonio Roberto Balbo / Banca: Edilaine Martins Soler / Banca: Leonardo Nepomuceno / Resumo: Neste trabalho apresentamos o método previsor-corretor primal-dual de pontos interiores, com barreira logarítmica modificada e estratégia de ajuste cúbico (MPIBLM-EX) e o método previsor-corretor primal-dual de pontos interiores, com barreira logarítmica modificada, com estratégias de ajuste cúbico e de convergência global (MPIBLMCG-EX). Na definição do algoritmo proposto, a função barreira logarítmica modificada auxilia o método em sua inicialização com pontos inviáveis. Porém, a inviabilidade pode ocorrer em pontos tais que o logaritmo não está definido, consequentemente, isso implica na não existência de função barreira logarítmica modificada. Para suprir essa dificuldade um polinômio cúbico ajustado ao logaritmo, que preserva as derivadas de primeira e segunda do mestre definido a partir de um ponto da região ampliada ao método previsor-corretor primal-dual de pontos interiores com barreira logarítmica modificada (MPIBML); no processo previsor são realizadas atualizações do parâmetro de barreira nos resíduos das restrições de complementaridade, considerando aproximações de primeira ordem do sistema de direções de busca, enquanto que no procedimento corretor, incluímos os termos quadráticos não-lineares dos resíduos citados, que foram desprezados no procedimento previsor. Considerando também a estratégia de convergência global para o MPIBLM-EX, a qual utiliza uma variante do método de Levenberg-Marquardt para ajustar a matriz dual normal da função lagrangiana, caso esta não seja definida positiva. A matriz dual normal é redefinida para as restrições primais de igualdade, de desigualdade e para as variáveis canalizadas, incorporando variáveis duais e matrizes diagonais relativas às restrições de complementariade. Desse estudo, o MPIBLM-EX é transformado no MPIBLMCG-EX e mostramos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a predictor primal-dual interior point method with modified log-barrier and third order extrapolation strategy (IPMLBM-EX) and also and extension of this method with the inclusion of the global convergence strategy (IPMLBGCM-EX). In the definition of the proposed algorithm, the modified log-barrier function helps the method initialize with infeasible points. However, infeasibility may occur for some point where the logarithm is not defined. The implicates in non-existence of the modified log-barrier function. To cope with such as problem, a cubic polynomial function is adjusted to the logarithmic function. Sucha polynomial function preserves first and second order derivatives in certain point defined in the extended region. This function is applied to the predictor-corretor primal-dual interior point method with modified log-barrier function. In the predictor procedure, the barrier parameter is updated in the complementarity conditions considering first-order approximations of the search direction, while the corrector procedure includes the nonlinear quadratic terms of the mentioned residuals, which were neglected in the predictor procedure. We also consider the global convergence strategy for the method, which uses a variant of the Levenberg-Marquardt method to update the normal dual matrix of the Langrangian function, should it fail to be positively defined. In this case, this matrix is redefined for equality primal constraints, bounded inequality primal constraints and bounded variables, incorporating dual variables and diagonal matrices of the complementarity constraints. From such studies, the IPMLBM-EX method is extended to include the global convergence strategy (IPMLBGCM-EX). We have show that both methods are projected gradient methods. An implementation performed with Matlab 6.1 has shown the... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Silvio Alexandre de Araujo / Coorientador: Diego Jacinto Fiorotto / Banca: Kelly Cristina Poldi / Banca: Victor C. B. de Camargo / Resumo: Os problemas de dimensionamento de lotes consistem em determinar a quantidade de itens que devem ser produzidos em todos os períodos de um horizonte de planejamento. Em geral, são considerados custos de produção, preparação de máquina e de manutenção de estoque. Neste trabalho estuda-se uma extensão do problema de dimensionamento de lotes com restrição de capacidade que considera tempos de preparação, preparação carryover e crossover, em que se tem uma única máquina, único estágio, multi-itens e big-bucket (CLSP-SCC). Novas formulações para o CLSP-SCC são apresentadas e evitam a necessidade de definir novas variáveis binárias para modelar a preparação crossover. Também são propostas restrições de quebra de simetria para formulações propostas na literatura. São provadas as relações teóricas que existem entre cada uma destas formulações estudadas. Além disso, é proposta uma heurística híbrida que combina as heurísticas Relax-and-Fix e Fix-and-Optimize (RF-FO), em que a heurística Relax-and-Fix é usada para obter uma solução inicial e a heurística Fix-and-Optimize melhora essa solução. Por fim, apresentam-se os resultados computacionais e conclui-se que os resultados obtidos melhoram significativamente quando comparam-se a formulação clássica com as formulações sem preparação carryover. Compara-se também os resultados da heurística com os do pacote computacional CPLEX e, quando ambos são limitados ao mesmo tempo computacional, a heurística RF-FO obtém melhores resultados / Abstract: Lot-Sizing Problems consist of determining the quantity of items to be produced in each period of a planning horizon. In general, production, setup and inventory costs are considered. In this work an extension of the Capacitated Lot-Sizing Problem is studied, which considers setup times, Setup Carryover and Setup Crossover, single machine, single level, multi items, multi periods and big-bucket (CLSP-SCC). New formulations to the CLSP-SCC are presented and avoid the necessity of defining new extra binary variables to model the setup crossover. Furthermore, symmetry breaking constraints are proposed for formulations from the literature. The theoretical relations between the studied formulations are proved. A Relax-and-Fix and Fixand-Optimize (RF-FO) hybrid heuristic is proposed, in which the Relax-and-Fix helps to find an initial solution and the Fix-and-Optimize improves it. Computational results are presented and the obtained results improve significantly when comparing the classical formulation with the formulation without setup carryover. Finally, the results obtained by the RF-FO heuristic and the computational package CPLEX are compared and, when they both are limited to the same computational time, the RF-FO heuristic obtains better results / Mestre

O planejamento tático da produção é importante para as organizações pois permite um correto dimensionamento dos recursos produtivos, para garantir um atendimento adequado da demanda, e influencia nas decisões de produção em médio prazo buscando soluções que colaborem positivamente no resultado operacional. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de planejamento agregado da produção para aplicação na indústria da carne suína que contemple simultaneamente as atividades finais da produção agropecuária e o ambiente de produção da indústria frigorífica. O modelo proposto contempla um sistema produtivo em dois estágios onde o primeiro estágio apresenta um fluxo divergente de produção envolvendo coprodução e o segundo estágio consiste em uma linha de montagem. O sistema apresentado é composto por uma sequência de rotinas de programação, utilizadas para a geração dos dados de entrada e um modelo matemático baseado em programação linear inteira mista cuja função objetivo é maximizar a margem global. As rotinas para geração de dados de entradas foram programadas em Visual Basic For Application e chamadas de Programa de Geração de Padrões. O modelo de programação matemática foi implementado no software LINGO e suas interfaces com as planilhas do Microsoft Excel. A aplicação do modelo para verificação utilizou dados adaptados de uma empresa envolvida no setor e os resultados obtidos permitiram testar a consistência do modelo para a situação específica. A análise dos resultados demonstrou que o modelo gera soluções que estão alinhadas com os objetivos da organização e responde adequadamente a variações nos dados de entrada. / The tactical planning activities are very important for an organization since it allows an anticipated administration of production resources in order to meet the demand and also because it suggests medium term production decisions that can contribute positively to the operational results of the company. This work aims to develop an aggregate production planning model for the pork industry which takes into consideration factors in the meat processing plant as well as in the final step of farming activities. The presented model approaches a two stage production system where the first stage is characterized by a divergent production flow involving coproduction and the second stange is an assemblage line. The entire system is composed by a sequence of routines used to generate some parameters and a mathematical formulation based on mixed integer linear programming in which the objective function aims to maximize the global margin of the organization. The routines used to generate the parameters where implemented in Visual Basic for Application and were called Pattern Generation Program and the mathematic programming were implemented in LINGO and its interfaces with worksheets of Microsoft Excel. The verification of the model used adapted data from a real company in this industry and could test its consistency for this specific situation. The analyzed results demonstrated that the model generates good solution that contribute to the global objective of the company and the model results response to the changes in the parameter as expected.