Multi-objective Parallel Particle Swarm Optimization for Day-ahead Vehicle-To-Grid Scheduling

This paper presents a methodology for multi-objective day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering intensive use of distributed generation and Vehicle- To-Grid (V2G). The main focus is the application of weighted Pareto to a multi-objective parallel particle swarm approach aiming to solve the dual-objective V2G scheduling: minimizing total operation costs and maximizing V2G income. A realistic mathematical formulation, considering the network constraints and V2G charging and discharging efficiencies is presented and parallel computing is applied to the Pareto weights. AC power flow calculation is included in the metaheuristics approach to allow taking into account the network constraints. A case study with a 33-bus distribution network and 1800 V2G resources is used to illustrate the performance of the proposed method.

Adapting Meeting Tools to Agent Decision

Electricity markets are complex environments comprising several negotiation mechanisms. MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets) is a simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) is a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. Fully integrated with MASCEM it considers several different methodologies based on very distinct approaches. The Six Thinking Hats is a powerful technique used to look at decisions from different perspectives. This paper aims to complement ALBidS strategies usage by MASCEM players, providing, through the Six Thinking Hats group decision technique, a means to combine them and take advantages from their different perspectives. The combination of the different proposals resulting from ALBidS’ strategies is performed through the application of a Genetic Algorithm, resulting in an evolutionary learning approach.

Análise dinâmica de composições musicais

A composição musical é um tema de muito interesse para a computação evolucionária dentro da área da inteligência artificial. É uma área que tem sofrido vários desenvolvimentos ao longo dos últimos anos pois o interesse em que hajam computadores que façam obras musicais é deveras aliciante. Este trabalho tem por objectivo realizar mais um passo nesse sentido. Assim, foi desenvolvida uma aplicação informática que realiza composições musicais de dois géneros distintos: Músicas Infantis e Músicas Blues. A aplicação foi implementada com recurso aos Algoritmos Genéticos, que são os algoritmos evolucionários mais populares da área da computação evolucionária. O trabalho foi estruturado em duas fases de desenvolvimento. Na primeira fase, realizou-se um levantamento estatístico sobre as características específicas de cada um dos géneros musicais. Analisaram-se quinze músicas de cada género musical, com o intuito de se chegar a uma proporção do uso que cada nota tem em cada um dos casos. Na segunda fase, desenvolveu-se o software que compõe as músicas com implementação de um algoritmo genético. Além disso, foi também desenvolvida uma interface gráfica que permite ao utilizador a escolha do género musical que pretende compor. O algoritmo genético começa por gerar uma população inicial de potenciais soluções de acordo com a escolha do utilizador, realizando, de seguida, o ciclo que caracteriza o algoritmo genético. A população inicial é constituída por soluções que seguem as regras que foram implementadas de acordo com os dados recolhidos ao longo da primeira fase. Foi também implementada uma interface de avaliação, através da qual, o utilizador pode ouvir cada uma das músicas para posterior avaliação em termos de fitness. O estado de evolução do algoritmo é apresentado, numa segunda interface, a qual facilita a clareza e justiça na avaliação ao longo de todo o processo. Esta última apresenta informação sobre a média das fitness da geração anterior e actual, sendo assim possível ter uma noção da evolução do algoritmo, no sentido de se obterem resultados satisfatórios no que diz respeito às composições musicais.

Tolerância a falhas em sistemas de tempo-real distribuídos e embebidos

Este documento descreve um modelo de tolerância a falhas para sistemas de tempo-real distribuídos. A sugestão deste modelo tem como propósito a apresentação de uma solu-ção fiável, flexível e adaptável às necessidades dos sistemas de tempo-real distribuídos. A tolerância a falhas é um aspeto extremamente importante na construção de sistemas de tempo-real e a sua aplicação traz inúmeros benefícios. Um design orientado para a to-lerância a falhas contribui para um melhor desempenho do sistema através do melhora-mento de aspetos chave como a segurança, a confiabilidade e a disponibilidade dos sis-temas. O trabalho desenvolvido centra-se na prevenção, deteção e tolerância a falhas de tipo ló-gicas (software) e físicas (hardware) e assenta numa arquitetura maioritariamente basea-da no tempo, conjugada com técnicas de redundância. O modelo preocupa-se com a efi-ciência e os custos de execução. Para isso utilizam-se também técnicas tradicionais de to-lerância a falhas, como a redundância e a migração, no sentido de não prejudicar o tempo de execução do serviço, ou seja, diminuindo o tempo de recuperação das réplicas, em ca-so de ocorrência de falhas. Neste trabalho são propostas heurísticas de baixa complexida-de para tempo-de-execução, a fim de se determinar para onde replicar os componentes que constituem o software de tempo-real e de negociá-los num mecanismo de coordena-ção por licitações. Este trabalho adapta e estende alguns algoritmos que fornecem solu-ções ainda que interrompidos. Estes algoritmos são referidos em trabalhos de investiga-ção relacionados, e são utilizados para formação de coligações entre nós coadjuvantes. O modelo proposto colmata as falhas através de técnicas de replicação ativa, tanto virtual como física, com blocos de execução concorrentes. Tenta-se melhorar ou manter a sua qualidade produzida, praticamente sem introduzir overhead de informação significativo no sistema. O modelo certifica-se que as máquinas escolhidas, para as quais os agentes migrarão, melhoram iterativamente os níveis de qualidade de serviço fornecida aos com-ponentes, em função das disponibilidades das respetivas máquinas. Caso a nova configu-ração de qualidade seja rentável para a qualidade geral do serviço, é feito um esforço no sentido de receber novos componentes em detrimento da qualidade dos já hospedados localmente. Os nós que cooperam na coligação maximizam o número de execuções para-lelas entre componentes paralelos que compõem o serviço, com o intuito de reduzir atra-sos de execução. O desenvolvimento desta tese conduziu ao modelo proposto e aos resultados apresenta-dos e foi genuinamente suportado por levantamentos bibliográficos de trabalhos de in-vestigação e desenvolvimento, literaturas e preliminares matemáticos. O trabalho tem também como base uma lista de referências bibliográficas.

Methodologies for the WCET Analysis of Parallel Applications on Many-core Architectures

Euromicro Conference on Digital System Design (DSD 2015), Funchal, Portugal.

Online Admission of Parallel Real-Time Tasks

6th Real-Time Scheduling Open Problems Seminar (RTSOPS 2015), Lund, Sweden.

A Multi-DAG Model for Real-Time Parallel Applications with Conditional Execution

The 30th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC 2015). 13 to 17, Apr, 2015, Embedded Systems. Salamanca, Spain.

Allocation of Parallel Real-Time Tasks in Distributed Multi-core Architectures supported by an FTT-SE Network

Distributed real-time systems such as automotive applications are becoming larger and more complex, thus, requiring the use of more powerful hardware and software architectures. Furthermore, those distributed applications commonly have stringent real-time constraints. This implies that such applications would gain in flexibility if they were parallelized and distributed over the system. In this paper, we consider the problem of allocating fixed-priority fork-join Parallel/Distributed real-time tasks onto distributed multi-core nodes connected through a Flexible Time Triggered Switched Ethernet network. We analyze the system requirements and present a set of formulations based on a constraint programming approach. Constraint programming allows us to express the relations between variables in the form of constraints. Our approach is guaranteed to find a feasible solution, if one exists, in contrast to other approaches based on heuristics. Furthermore, approaches based on constraint programming have shown to obtain solutions for these type of formulations in reasonable time.

Generalized Extraction of Real-Time Parameters for Homogeneous Synchronous Dataflow Graphs

23rd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP 2015). 4 to 6, Mar, 2015. Turku, Finland.

P-SOCRATES: A parallel software framework for time-critical many-core systems

Article in Press, Corrected Proof

New Concepts Towards the Synthesis of Digital Circuits Through Genetic Algorithms

This paper analyses the performance of a Genetic Algorithm using two new concepts, namely a static fitness function including a discontinuity measure and a fractional-order dynamic fitness function, for the synthesis of combinational logic circuits. In both cases, experiments reveal superior results in terms of speed and convergence to achieve a solution.

System Modeling and Control Through Fractional-Order Algorithms

The theory of fractional calculus goes back to the beginning of thr throry of differential calculus but its inherent complexity postponed the applications of the associated concepts. In the last decade the progress in the areas of chaos and fractals revealed subtle relationships with the fractional calculus leading to an increasing interest in the development of the new paradigm. In the area of automaticcontrol preliminary work has already been carried out but the proposed algorithms are restricted to the frequency domain. The paper discusses the design of fractional-order discrete-time controllers. The algorithms studied adopt the time domein, which makes them suited for z-transform analusis and discrete-time implementation. The performance of discrete-time fractional-order controllers with linear and non-linear systems is also investigated.

Towards the Combination of Work-Stealing and Semi-Partitioned Scheduling for Parallel Tasks

Paper/Poster presented in Work in Progress Session, 28th GI/ITG International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS 2015). 24 to 26, Mar, 2015. Porto, Portugal.

Towards the Combination of Work-Stealing and Semi-Partitioned Scheduling for Parallel Tasks

Poster presented in Work in Progress Session, 28th GI/ITG International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS 2015). 24 to 26, Mar, 2015. Porto, Portugal.