Fractional calculus: application in modelling and control

This contribution introduces the fractional calculus (FC) fundamental mathematical aspects and discuses some of their consequences. Based on the FC concepts, the chapter reviews the main approaches for implementing fractional operators and discusses the adoption of FC in control systems. Finally are presented some applications in the areas of modeling and control, namely fractional PID, heat diffusion systems, electromagnetism, fractional electrical impedances, evolutionary algorithms, robotics, and nonlinear system control.

Tuning and application of integer and fractional order PID controllers

Fractional calculus (FC) is widely used in most areas of science and engineering, being recognized its ability to yield a superior modeling and control in many dynamical systems. In this perspective, this article illustrates two applications of FC in the area of control systems. Firstly, is presented a methodology of tuning PID controllers that gives closed-loop systems robust to gain variations. After, a fractional-order PID controller is proposed for the control of an hexapod robot with three dof legs. In both cases, it is demonstrated the system's superior performance by using the FC concepts.

Plataforma de simulação em Repast Simphony para análise da divulgação de novas ideias em mercado

Modelação e simulação baseadas em agentes estão a ganhar cada vez mais importância e adeptos devido à sua flexibilidade e potencialidade em reproduzir comportamentos e estudar um sistema na perspetiva global ou das interações individuais. Neste trabalho, criou-se um sistema baseado em agentes e desenvolvido em Repast Simphony com o objectivo de analisar a difusão de um novo produto ou serviço através de uma rede de potenciais clientes, tentando compreender, assim, como ocorre e quanto tempo demora esta passagem de informação (inovação) com diversas topologias de rede, no contato direto entre pessoas. A simulação baseia-se no conceito da existencia de iniciadores, que são os primeiros consumidores a adotar um produto quando este chega ao mercado e os seguidores, que são os potenciais consumidores que, apesar de terem alguma predisposição para adotar um novo produto, normalmente só o fazem depois de terem sido sujeitos a algum tipo de influência. Com a aplicação criada, simularam-se diversas situações com a finalidade de obter e observar os resultados gerados a partir de definições iniciais diferentes. Com os resultados gerados pelas simulações foram criados gráficos representativos dos diversos cenários. A finalidade prática desta aplicação, poderá ser o seu uso em sala de aula para simulação de casos de estudo e utilização, em casos reais, como ferramenta de apoio à tomada de decisão, das empresas.

Adaptive learning in agents behaviour: A framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. This paper presents a methodology to provide decision support to electricity market negotiating players. This model allows integrating different strategic approaches for electricity market negotiations, and choosing the most appropriate one at each time, for each different negotiation context. This methodology is integrated in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System) – a multiagent system that provides decision support to MASCEM's negotiating agents so that they can properly achieve their goals. ALBidS uses artificial intelligence methodologies and data analysis algorithms to provide effective adaptive learning capabilities to such negotiating entities. The main contribution is provided by a methodology that combines several distinct strategies to build actions proposals, so that the best can be chosen at each time, depending on the context and simulation circumstances. The choosing process includes reinforcement learning algorithms, a mechanism for negotiating contexts analysis, a mechanism for the management of the efficiency/effectiveness balance of the system, and a mechanism for competitor players' profiles definition.

Simulação de Robôs Quadrúpedes Utilizando o SimMechanics

Desde sempre o Homem procurou automatizar tarefas repetitivas. Tanto na indústria como no sector doméstico ou de comércio estão constantemente a surgir novos equipamentos procurando aumentar o nível de automação de diversas tarefas. A necessidade de empresas criadoras de produtos inovadores se manterem concorrenciais obrigou à adopção de métodos de projecto e planeamento mais estruturados e eficientes que eliminem os desperdícios tanto de material como de tempo. Diversas construções em termos orçamentais e o aumento da procura de produtos de alta qualidade a baixo custo deu origem a um novo tipo de programas, os programas de simulação virtual. Tal como na indústria, também na investigação nas Instituições de Ensino Superior se procuram adoptar os métodos de trabalho mais eficientes possíveis. Uma parte dos programas de simulação robótica utilizados hoje em dia na investigação no Instituto Superior de Engenharia do Porto estão concebidos em linguagem C. Embora esta linguagem seja extremamente capaz, existem métodos mais adequados de simulação que aceleram o processo de modelação permitindo a visualização do movimento e simulação de diversas situações potencialmente criticas sem existir a necessidade de construção de um protótipo funcional do robô. Durante o último ano, este projecto permitiu construir um modelo de um robô quadrúpede num programa de simulação virtual chamado Simmechanics™. Embora haja já algum trabalho desenvolvido nesta área, constatou-se que a informação existente possuía algumas lacunas. Com o trabalho desenvolvido preparou-se esta dissertação que pretende clarificar algumas questões que surgem na modelação de um robô. Neste documento explica-se como modelar um robô de corpo flexível, modelar as pernas e as respectivas juntas da anca e do joelho assim como também se apresenta a modelação de um contacto com o solo recorrendo a um modelo descrito na literatura. Este documento foi escrito a pensar no leitor, procurando-se explicar de forma simples mas concisa os diversos passos necessários para construir um modelo virtual de um robô. O autor espera, desta forma, ajudar futuros colegas que pretendam trabalhar com o Simmechanics™ a mais facilmente se integrarem com o programa aumentando desta forma o declive da curva de aprendizagem e permitindo um maior aproveitamento desta ferramenta.

Decision Support for Energy Contracts Negotiation with Game Theory and Adaptive Learning

This paper presents a decision support methodology for electricity market players’ bilateral contract negotiations. The proposed model is based on the application of game theory, using artificial intelligence to enhance decision support method’s adaptive features. This model is integrated in AiD-EM (Adaptive Decision Support for Electricity Markets Negotiations), a multi-agent system that provides electricity market players with strategic behavior capabilities to improve their outcomes from energy contracts’ negotiations. Although a diversity of tools that enable the study and simulation of electricity markets has emerged during the past few years, these are mostly directed to the analysis of market models and power systems’ technical constraints, making them suitable tools to support decisions of market operators and regulators. However, the equally important support of market negotiating players’ decisions is being highly neglected. The proposed model contributes to overcome the existing gap concerning effective and realistic decision support for electricity market negotiating entities. The proposed method is validated by realistic electricity market simulations using real data from the Iberian market operator—MIBEL. Results show that the proposed adaptive decision support features enable electricity market players to improve their outcomes from bilateral contracts’ negotiations.