Indizar, clasificar y organizar las colecciones de las bibliotecas escolares: herramientas en lengua española y portuguesa

La biblioteca escolar es un servicio de información básico para todos los miembros de una comunidad educativa, que forma parte de los espacios docentes de los centros y de los procesos pedagógicos que tienen lugar en ellos. Las bibliotecas escolares funcionan como centros de recursos para las actividades de enseñanza-aprendizaje, están constituidas por un conjunto sistematizado y dinámico de servicios y fondos documentales que permiten a los usuarios desarrollar hábitos lectores y buscar y valorar las fuentes de información, entre otras relevantes funciones. Los recursos de información que albergan son uno de sus principales activos, pero si colección documental no está organizada, las tareas de búsqueda y localización de la información resultarán complicadas y la calidad de los recursos obtenidos, cuestionable. Los bibliotecarios deben conocer en profundidad las características específicas del fondo documental y las fuentes disponibles; las técnicas y herramientas adecuadas para procesar y tratar el fondo bibliográfico, así como los métodos de recuperación de la información más convenientes. En este contexto, el objetivo de este trabajo es analizar de forma pormenorizada los procesos de indización y clasificación que se realizan en las bibliotecas escolares para procesar y recuperar la información que albergan su colecciones, así como describir las características más relevantes de las herramientas específicas que se usan en las bibliotecas escolares españolas, brasileñas y portuguesas, adaptadas a las características de los usuarios que utilizan sus servicios y acuden a ellas para resolver necesidades de información. Para lograr este propósito, se analiza el concepto de biblioteca escolar de forma crítica, se estudian sus funciones y se examinan las técnicas y los instrumentos que permiten organizar la información. Entre otras herramientas, se estudian listas de encabezamientos de materia como los Encabezamientos de materia para libros infantiles y juveniles y la Lista de Encabezamientos de materia para las bibliotecas públicas; sistemas de clasificación, como la Clasificación Decimal Universal (edición de bolsillo) o la clasificación por centros de interés y tesauros especializados como el Tesauro de la Educación UNESCO-OIE y el Tesauro Europeo de la Educación, entre otros.

GAIC: Um sistema inteligente e flexível para simulação e apoio à participação de pequenos e médios consumidores na gestão ativa de cargas no âmbito de smart grids

A liberalização dos mercados de energia e a utilização intensiva de produção distribuída tem vindo a provocar uma alteração no paradigma de operação das redes de distribuição de energia elétrica. A continuidade da fiabilidade das redes de distribuição no contexto destes novos paradigmas requer alterações estruturais e funcionais. O conceito de Smart Grid vem permitir a adaptação das redes de distribuição ao novo contexto. Numa Smart Grid os pequenos e médios consumidores são chamados ao plano ativo das participações. Este processo é conseguido através da aplicação de programas de demand response e da existência de players agregadores. O uso de programas de demand response para alcançar benefícios para a rede encontra-se atualmente a ser estudado no meio científico. Porém, existe a necessidade de estudos que procurem benefícios para os pequenos e médios consumidores. O alcance dos benefícios para os pequenos e médios consumidores não é apenas vantajoso para o consumidor, como também o é para a rede elétrica de distribuição. A participação, dos pequenos e médios consumidores, em programas de demand response acontece significativamente através da redução de consumos energéticos. De modo a evitar os impactos negativos que podem provir dessas reduções, o trabalho aqui proposto faz uso de otimizações que recorrem a técnicas de aprendizagem através da utilização redes neuronais artificiais. Para poder efetuar um melhor enquadramento do trabalho com as Smart Grids, será desenvolvido um sistema multiagente capaz de simular os principais players de uma Smart Grid. O foco deste sistema multiagente será o agente responsável pela simulação do pequeno e médio consumidor. Este agente terá não só que replicar um pequeno e médio consumidor, como terá ainda que possibilitar a integração de cargas reais e virtuais. Como meio de interação com o pequeno e médio consumidor, foi desenvolvida no âmbito desta dissertação um sistema móvel. No final do trabalho obteve-se um sistema multiagente capaz de simular uma Smart Grid e a execução de programas de demand response, sSendo o agente representante do pequeno e médio consumidor capaz de tomar ações e reações de modo a poder responder autonomamente aos programas de demand response lançados na rede. O desenvolvimento do sistema permite: o estudo e análise da integração dos pequenos e médios consumidores nas Smart Grids por meio de programas de demand response; a comparação entre múltiplos algoritmos de otimização; e a integração de métodos de aprendizagem. De modo a demonstrar e viabilizar as capacidades de todo o sistema, a dissertação inclui casos de estudo para as várias vertentes que podem ser exploradas com o sistema desenvolvido.

Multi-Agent Based Smart Grid Management and Simulation: Situation Awareness and Learning in a Test Bed with Simulated and Real Installations and Players

The rising usage of distributed energy resources has been creating several problems in power systems operation. Virtual Power Players arise as a solution for the management of such resources. Additionally, approaching the main network as a series of subsystems gives birth to the concepts of smart grid and micro grid. Simulation, particularly based on multi-agent technology is suitable to model all these new and evolving concepts. MASGriP (Multi-Agent Smart Grid simulation Platform) is a system that was developed to allow deep studies of the mentioned concepts. This paper focuses on a laboratorial test bed which represents a house managed by a MASGriP player. This player is able to control a real installation, responding to requests sent by the system operators and reacting to observed events depending on the context.

Demonstration of the Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, performed so that the competitiveness could be increased, but with exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets’ scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behavior. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This paper presents the Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets (MASCEM) – a simulator based on multi-agent technology that provides a realistic platform to simulate electricity markets, the numerous negotiation opportunities and the participating entities.

Reinforcement Learning Based on the Bayesian Theorem for Electricity Markets Decision Support

This paper presents the applicability of a reinforcement learning algorithm based on the application of the Bayesian theorem of probability. The proposed reinforcement learning algorithm is an advantageous and indispensable tool for ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System), a multi-agent system that has the purpose of providing decision support to electricity market negotiating players. ALBidS uses a set of different strategies for providing decision support to market players. These strategies are used accordingly to their probability of success for each different context. The approach proposed in this paper uses a Bayesian network for deciding the most probably successful action at each time, depending on past events. The performance of the proposed methodology is tested using electricity market simulations in MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets). MASCEM provides the means for simulating a real electricity market environment, based on real data from real electricity market operators.