137 resultados para Integer programming problems


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A indústria automóvel no que respeita à gestão oficinal de qualidade é uma referência de dimensão e nível mundial. O constante avanço da indústria automóvel, o ciclo de vida dos produtos (automóveis) cada vez mais curtos e a competitividade entre empresas, requer uma procura constante de novas ferramentas de melhoria na gestão oficinal. Neste trabalho, centrado na gestão oficinal no setor automóvel, procuram-se introduzir novas abordagens que visem combater o decréscimo da rentabilidade neste setor. Como se depreende do exposto anteriormente, o objetivo principal desta dissertação é propor e avaliar (validar) propostas de melhoria que visem o aumento da rentabilidade financeira da empresa AMC – Auto Mecânica de Cambra, Lda. Com vista à prossecução deste objetivo foram definidos os seguintes objetivos intercalares na AMC: - Análise e levantamento dos problemas; - Identificação de potenciais causas; - Formulação de ações de propostas de melhoria na gestão da empresa; - Programação das ações e avaliação de resultados alcançados; A estrutura definida nesta dissertação após a sua introdução no capítulo 1 centra-se no capítulo 2 na apresentação da empresa AMC, com a descrição dos problemas levantados atendendo às vertentes mais críticas. Seguidamente, no capítulo 3, com ferramentas de análise de problemas, serão encontradas as causas raiz destes problemas. Posteriormente no capítulo seguinte serão criados planos de ações para a resolução das causas. No capítulo 4 as ações serão implementadas e avaliadas para garantir a sua eficácia e eficiência. Por fim, no capítulo 5 são descritas as conclusões e os desenvolvimentos futuros enquadráveis com a melhoria contínua da AMC. Como conclusão, este trabalho, mostra que várias propostas de melhoria implementadas trouxeram ganhos efetivos para a empresa e que futuras propostas são potencialmente válidas num futuro próximo. Esta dissertação com ligação direta à AMC tem igualmente dados que podem ser extrapolados e adaptados a outras empresas do mesmo setor. O objetivo principal deste estudo é a análise e o levantamento dos problemas com a utilização de ferramentas tais como: Benchmarking, Diagrama causa-efeito, ciclo PDCA, análise de SWOT e indicadores operativos da oficina.

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The energy resource scheduling is becoming increasingly important, as the use of distributed resources is intensified and massive gridable vehicle (V2G) use is envisaged. This paper presents a methodology for day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering the intensive use of distributed generation and V2G. The main focus is the comparison of different EV management approaches in the day-ahead energy resources management, namely uncontrolled charging, smart charging, V2G and Demand Response (DR) programs i n the V2G approach. Three different DR programs are designed and tested (trip reduce, shifting reduce and reduce+shifting). Othe r important contribution of the paper is the comparison between deterministic and computational intelligence techniques to reduce the execution time. The proposed scheduling is solved with a modified particle swarm optimization. Mixed integer non-linear programming is also used for comparison purposes. Full ac power flow calculation is included to allow taking into account the network constraints. A case study with a 33-bus distribution network and 2000 V2G resources is used to illustrate the performance of the proposed method.

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Smart grids with an intensive penetration of distributed energy resources will play an important role in future power system scenarios. The intermittent nature of renewable energy sources brings new challenges, requiring an efficient management of those sources. Additional storage resources can be beneficially used to address this problem; the massive use of electric vehicles, particularly of vehicle-to-grid (usually referred as gridable vehicles or V2G), becomes a very relevant issue. This paper addresses the impact of Electric Vehicles (EVs) in system operation costs and in power demand curve for a distribution network with large penetration of Distributed Generation (DG) units. An efficient management methodology for EVs charging and discharging is proposed, considering a multi-objective optimization problem. The main goals of the proposed methodology are: to minimize the system operation costs and to minimize the difference between the minimum and maximum system demand (leveling the power demand curve). The proposed methodology perform the day-ahead scheduling of distributed energy resources in a distribution network with high penetration of DG and a large number of electric vehicles. It is used a 32-bus distribution network in the case study section considering different scenarios of EVs penetration to analyze their impact in the network and in the other energy resources management.

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We propose a fractional model for computer virus propagation. The model includes the interaction between computers and removable devices. We simulate numerically the model for distinct values of the order of the fractional derivative and for two sets of initial conditions adopted in the literature. We conclude that fractional order systems reveal richer dynamics than the classical integer order counterpart. Therefore, fractional dynamics leads to time responses with super-fast transients and super-slow evolutions towards the steady-state, effects not easily captured by the integer order models.

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In this talk, we discuss a scheduling problem that originated at TAP - Maintenance & Engineering - the maintenance, repair and overhaul organization of Portugal’s leading airline. In the repair process of aircrafts’ engines, the operations to be scheduled may be executed on a certain workstation by any processor of a given set, and the objective is to minimize the total weighted tardiness. A mixed integer linear programming formulation, based on the flexible job shop scheduling, is presented here, along with computational experiment on a real instance, provided by TAP-ME, from a regular working week. The model was also tested using benchmarking instances available in literature.

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This paper proposes a methodology to increase the probability of delivering power to any load point through the identification of new investments. The methodology uses a fuzzy set approach to model the uncertainty of outage parameters, load and generation. A DC fuzzy multicriteria optimization model considering the Pareto front and based on mixed integer non-linear optimization programming is developed in order to identify the adequate investments in distribution networks components which allow increasing the probability of delivering power to all customers in the distribution network at the minimum possible cost for the system operator, while minimizing the non supplied energy cost. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study which considers an 33 bus distribution network.

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This paper presents a decision support tool methodology to help virtual power players (VPPs) in the Smart Grid (SGs) context to solve the day-ahead energy resource scheduling considering the intensive use of Distributed Generation (DG) and Vehicle-To-Grid (V2G). The main focus is the application of a new hybrid method combing a particle swarm approach and a deterministic technique based on mixedinteger linear programming (MILP) to solve the day-ahead scheduling minimizing total operation costs from the aggregator point of view. A realistic mathematical formulation, considering the electric network constraints and V2G charging and discharging efficiencies is presented. Full AC power flow calculation is included in the hybrid method 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.

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A sustentabilidade do sistema energético é crucial para o desenvolvimento económico e social das sociedades presentes e futuras. Para garantir o bom funcionamento dos sistemas de energia actua-se, tipicamente, sobre a produção e sobre as redes de transporte e de distribuição. No entanto, a integração crescente de produção distribuída, principalmente nas redes de distribuição de média e de baixa tensão, a liberalização dos mercados energéticos, o desenvolvimento de mecanismos de armazenamento de energia, o desenvolvimento de sistemas automatizados de controlo de cargas e os avanços tecnológicos das infra-estruturas de comunicação impõem o desenvolvimento de novos métodos de gestão e controlo dos sistemas de energia. O contributo deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia de gestão de recursos energéticos num contexto de SmartGrids, considerando uma entidade designada por VPP que gere um conjunto de instalações (unidades produtoras, consumidores e unidades de armazenamento) e, em alguns casos, tem ao seu cuidado a gestão de uma parte da rede eléctrica. Os métodos desenvolvidos contemplam a penetração intensiva de produção distribuída, o aparecimento de programas de Demand Response e o desenvolvimento de novos sistemas de armazenamento. São ainda propostos níveis de controlo e de tomada de decisão hierarquizados e geridos por entidades que actuem num ambiente de cooperação mas também de concorrência entre si. A metodologia proposta foi desenvolvida recorrendo a técnicas determinísticas, nomeadamente, à programação não linear inteira mista, tendo sido consideradas três funções objectivo distintas (custos mínimos, emissões mínimas e cortes de carga mínimos), originando, posteriormente, uma função objectivo global, o que permitiu determinar os óptimos de Pareto. São ainda determinados os valores dos custos marginais locais em cada barramento e consideradas as incertezas dos dados de entrada, nomeadamente, produção e consumo. Assim, o VPP tem ao seu dispor um conjunto de soluções que lhe permitirão tomar decisões mais fundamentadas e de acordo com o seu perfil de actuação. São apresentados dois casos de estudo. O primeiro utiliza uma rede de distribuição de 32 barramentos publicada por Baran & Wu. O segundo caso de estudo utiliza uma rede de distribuição de 114 barramentos adaptada da rede de 123 barramentos do IEEE.

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O planeamento de redes de distribuição tem como objetivo assegurar a existência de capacidade nas redes para a fornecimento de energia elétrica com bons níveis de qualidade de serviço tendo em conta os fatores económicos associados. No âmbito do trabalho apresentado na presente dissertação, foi elaborado um modelo de planeamento que determina a configuração de rede resultante da minimização de custos associados a: 1) perdas por efeito de joule; 2) investimento em novos componentes; 3) energia não entregue. A incerteza associada ao valor do consumo de cada carga é modelada através de lógica difusa. O problema de otimização definido é resolvido pelo método de decomposição de benders que contempla dois trânsitos de potências ótimos (modelo DC e modelo AC) no problema mestre e escravo respectivamente para validação de restrições. Foram também definidos critérios de paragem do método de decomposição de benders. O modelo proposto classifica-se como programação não linear inteira mista e foi implementado na ferramenta de otimização General Algebraic Modeling System (GAMS). O modelo desenvolvido tem em conta todos componentes das redes para a otimização do planeamento, conforme podemos analisar nos casos de estudo implementados. Cada caso de estudo é definido pela variação da importância que cada uma das variáveis do problema toma, tendo em vista cobrir de alguma todos os cenários de operação expetáveis. Através destes casos de estudo verifica-se as várias configurações que a rede pode tomar, tendo em conta as importâncias atribuídas a cada uma das variáveis, bem como os respetivos custos associados a cada solução. Este trabalho oferece um considerável contributo no âmbito do planeamento de redes de distribuição, pois comporta diferentes variáveis para a execução do mesmo. É também um modelo bastante robusto não perdendo o ‘norte’ no encontro de solução para redes de grande dimensão, com maior número de componentes.

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Atualmente a vantagem competitiva de uma empresa passa pela sua rápida adaptação às variações de procura do mercado, sendo necessário garantir elevados níveis de produtividade e, simultaneamente, grande flexibilidade, indispensável ao fabrico de pequenos lotes. A necessidade de ajuste do processo e a diminuição da média de vida do produto levam a paragens cada vez mais frequentes da célula de fabrico para programação e afinação, com consequentes perdas de produtividade. De forma a dar resposta a estes problemas, neste trabalho é testada a viabilidade da utilização da programação e simulação offline de tarefas de lixamento na Grohe Portugal, complementando a solução com o desenvolvimento de um novo método de afinação do programa, permitindo uma adaptação às flutuações do processo produtivo. Para isso foi necessário analisar o estado da arte dos robôs industriais na área de acabamento superficial e respetivos métodos de programação. Em seguida, após um trabalho prévio rigoroso de preparação e modelação da célula de trabalho, é possível fazer a programação offline das várias rotinas e trajetórias complexas que compõem um ciclo de lixamento de um produto, contribuindo para o aumento da qualidade do produto final sem comprometer os níveis de produtividade. Nesta dissertação são descritos e detalhados alguns dos procedimentos fulcrais no sucesso da aplicação deste método de programação. Por último é feita uma nova abordagem ao método de ajuste ponto-a-ponto convencional, desenvolvendo-se para isso um sistema de ajuste automático do programa, dotando o robô da capacidade de se adaptar às variações do processo, assegurando a consistência do mesmo. Foram realizados testes em pequena escala, extrapolando-se os resultados para a aplicação deste novo método no processo produtivo da Grohe Portugal, como forma de complemento ao método convencional de ajuste ponto-a-ponto do programa, reduzindo o tempo de paragem da célula de trabalho.

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

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We propose a fractional model for computer virus propagation. The model includes the interaction between computers and removable devices. We simulate numerically the model for distinct values of the order of the fractional derivative and for two sets of initial conditions adopted in the literature. We conclude that fractional order systems reveal richer dynamics than the classical integer order counterpart. Therefore, fractional dynamics leads to time responses with super-fast transients and super-slow evolutions towards the steady-state, effects not easily captured by the integer order models.

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The decomposition of a fractional linear system is discussed in this paper. It is shown that it can be decomposed into an integer order part, corresponding to possible existing poles, and a fractional part. The first and second parts are responsible for the short and long memory behaviors of the system, respectively, known as characteristic of fractional systems.