55 resultados para Capacitated clustering


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Further improvements in demand response programs implementation are needed in order to take full advantage of this resource, namely for the participation in energy and reserve market products, requiring adequate aggregation and remuneration of small size resources. The present paper focuses on SPIDER, a demand response simulation that has been improved in order to simulate demand response, including realistic power system simulation. For illustration of the simulator’s capabilities, the present paper is proposes a methodology focusing on the aggregation of consumers and generators, providing adequate tolls for the demand response program’s adoption by evolved players. The methodology proposed in the present paper focuses on a Virtual Power Player that manages and aggregates the available demand response and distributed generation resources in order to satisfy the required electrical energy demand and reserve. The aggregation of resources is addressed by the use of clustering algorithms, and operation costs for the VPP are minimized. The presented case study is based on a set of 32 consumers and 66 distributed generation units, running on 180 distinct operation scenarios.

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In this paper we study several natural and man-made complex phenomena in the perspective of dynamical systems. For each class of phenomena, the system outputs are time-series records obtained in identical conditions. The time-series are viewed as manifestations of the system behavior and are processed for analyzing the system dynamics. First, we use the Fourier transform to process the data and we approximate the amplitude spectra by means of power law functions. We interpret the power law parameters as a phenomenological signature of the system dynamics. Second, we adopt the techniques of non-hierarchical clustering and multidimensional scaling to visualize hidden relationships between the complex phenomena. Third, we propose a vector field based analogy to interpret the patterns unveiled by the PL parameters.

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The last 40 years of the world economy are analyzed by means of computer visualization methods. Multidimensional scaling and the hierarchical clustering tree techniques are used. The current Western downturn in favor of Asian partners may still be reversed in the coming decades.

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Atmospheric temperatures characterize Earth as a slow dynamics spatiotemporal system, revealing long-memory and complex behavior. Temperature time series of 54 worldwide geographic locations are considered as representative of the Earth weather dynamics. These data are then interpreted as the time evolution of a set of state space variables describing a complex system. The data are analyzed by means of multidimensional scaling (MDS), and the fractional state space portrait (fSSP). A centennial perspective covering the period from 1910 to 2012 allows MDS to identify similarities among different Earth’s locations. The multivariate mutual information is proposed to determine the “optimal” order of the time derivative for the fSSP representation. The fSSP emerges as a valuable alternative for visualizing system dynamics.

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Collecting and transporting solid waste is a constant problem for municipalities and populations in general. Waste management should take into account the preservation of the environment and the reduction of costs. The goal with this paper is to address a real-life solid waste problem. The case reveals some general and specific characteristics which are not rare, but are not widely addressed in the literature. Furthermore, new methods and models to deal with sectorization and routing are introduced, which can be extended to other applications. Sectorization and routing are tackled following a two-phase approach. In the first phase, a new method is described for sectorization based on electromagnetism and Coulomb’s Law. The second phase addresses the routing problems in each sector. The paper addresses not only territorial division, but also the frequency with which waste is collected, which is a critical issue in these types of applications. Special characteristics related to the number and type of deposition points were also a motivation for this work. A new model for a Mixed Capacitated Arc Routing Problem with Limited Multi-Landfills is proposed and tested in real instances. The computational results achieved confirm the effectiveness of the entire approach.

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This article deals with a real-life waste collection routing problem. To efficiently plan waste collection, large municipalities may be partitioned into convenient sectors and only then can routing problems be solved in each sector. Three diverse situations are described, resulting in three different new models. In the first situation, there is a single point of waste disposal from where the vehicles depart and to where they return. The vehicle fleet comprises three types of collection vehicles. In the second, the garage does not match any of the points of disposal. The vehicle is unique and the points of disposal (landfills or transfer stations) may have limitations in terms of the number of visits per day. In the third situation, disposal points are multiple (they do not coincide with the garage), they are limited in the number of visits, and the fleet is composed of two types of vehicles. Computational results based not only on instances adapted from the literature but also on real cases are presented and analyzed. In particular, the results also show the effectiveness of combining sectorization and routing to solve waste collection problems.

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For efficient planning of waste collection routing, large municipalities may be partitioned into convenient sectors. The real case under consideration is the municipality of Monção, in Portugal. Waste collection involves more than 1600 containers over an area of 220 km2 and a population of around 20,000 inhabitants. This is mostly a rural area where the population is distributed in small villages around the 33 boroughs centres (freguesia) that constitute the municipality. In most freguesias, waste collection is usually conducted 3 times a week. However, there are situations in which the same collection is done every day. The case reveals some general and specific characteristics which are not rare, but are not widely addressed in the literature. Furthermore, new methods and models to deal with sectorization and routing are introduced, which can be extended to other applications. Sectorization and routing are tackled following a three-phase approach. The first phase, which is the main concern of the presentation, introduces a new method for sectorization inspired by Electromagnetism and Coulomb’s Law. The matter is not only about territorial division, but also the frequency of waste collection, which is a critical issue in these types of applications. Special characteristics related to the number and type of deposition points were also a motivation for this work. The second phase addresses the routing problems in each sector: new Mixed Capacitated Arc Routing with Limited Multi-Landfills models will be presented. The last phase integrates Sectoring and Routing. Computational results confirm the effectiveness of the entire novel approach.

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O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.

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Atualmente, são geradas enormes quantidades de dados que, na maior parte das vezes, não são devidamente analisados. Como tal, existe um fosso cada vez mais significativo entre os dados existentes e a quantidade de dados que é realmente analisada. Esta situação verifica-se com grande frequência na área da saúde. De forma a combater este problema foram criadas técnicas que permitem efetuar uma análise de grandes massas de dados, retirando padrões e conhecimento intrínseco dos dados. A área da saúde é um exemplo de uma área que cria enormes quantidades de dados diariamente, mas que na maior parte das vezes não é retirado conhecimento proveitoso dos mesmos. Este novo conhecimento poderia ajudar os profissionais de saúde a obter resposta para vários problemas. Esta dissertação pretende apresentar todo o processo de descoberta de conhecimento: análise dos dados, preparação dos dados, escolha dos atributos e dos algoritmos, aplicação de técnicas de mineração de dados (classificação, segmentação e regras de associação), escolha dos algoritmos (C5.0, CHAID, Kohonen, TwoSteps, K-means, Apriori) e avaliação dos modelos criados. O projeto baseia-se na metodologia CRISP-DM e foi desenvolvido com a ferramenta Clementine 12.0. O principal intuito deste projeto é retirar padrões e perfis de dadores que possam vir a contrair determinadas doenças (anemia, doenças renais, hepatite, entre outras) ou quais as doenças ou valores anormais de componentes sanguíneos que podem ser comuns entre os dadores.

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Os sistemas autónomos trazem como mais valia aos cenários de busca e salvamento a possibilidade de minimizar a presença de Humanos em situações de perigo e a capacidade de aceder a locais de difícil acesso. Na dissertação propõe-se endereçar novos métodos para perceção e navegação de veículos aéreos não tripulados (UAV), tendo como foco principal o planeamento de trajetórias e deteção de obstáculos. No que respeita à perceção foi desenvolvido um método para gerar clusters tendo por base os voxels gerados pelo Octomap. Na área de navegação, foram desenvolvidos dois novos métodos de planeamento de trajetórias, GPRM (Grid Probabilistic Roadmap) e PPRM (Particle Probabilistic Roadmap), que tem como método base para o seu desenvolvimento o PRM. O primeiro método desenvolvido, GPRM, espalha as partículas numa grid pré-definida, construindo posteriormente o roadmap na área determinada pela grid e com isto estima o trajeto mais curto até ao ponto destino. O segundo método desenvolvido, PPRM, espalha as partículas pelo cenário de aplicação, gera o roadmap considerando o mapa total e atribui uma probabilidade que irá permitir definir a trajetória otimizada. Para analisar a performance de cada método em comparação com o PRM, efetua-se a sua avaliação em três cenários distintos com recurso ao simulador MORSE.