Technical and economic resources management in smart grids using heuristic optimization methods

Intensive use of Distributed Generation (DG) represents a change in the paradigm of power systems operation making small-scale energy generation and storage decision making relevant for the whole system. This paradigm led to the concept of smart grid for which an efficient management, both in technical and economic terms, should be assured. This paper presents a new approach to solve the economic dispatch in smart grids. The proposed methodology for resource management involves two stages. The first one considers fuzzy set theory to define the natural resources range forecast as well as the load forecast. The second stage uses heuristic optimization to determine the economic dispatch considering the generation forecast, storage management and demand response

Análise dos métodos de seleção de fornecedores

No ambiente altamente competitivo de hoje, um processo eficaz de seleção de fornecedores é muito importante para o sucesso de qualquer organização [33]. Esta dissertação procura determinar quais os critérios e métodos mais utilizados no problema da seleção de fornecedores, contribuindo assim para o apoio a entidades que pretendam iniciar uma seleção de fornecedores de uma forma mais eficaz. Para atingir os objetivos propostos, foi realizada uma análise de artigos que fazem a revisão literária dos métodos e critérios desde o ano de 1985 até ao ano 2012. Com os dados obtidos destas revisões, foi possível identificar quais os três principais métodos utilizados ao longo dos anos, sendo eles o DEA, AHP e Fuzzy set theory e os principais critérios utilizados na seleção de fornecedores. Nesta dissertação, é apresentada uma visão geral da tomada de decisão e os métodos utilizados na tomada de decisão multicritério. É abordado o problema da seleção de fornecedores, o seu processo de seleção e as revisões literárias dos métodos e critérios de seleção utilizados nos últimos anos. Por fim, é apresentada a contribuição para a seleção de fornecedores do estudo realizado durante o desenvolvimento desta dissertação, sendo apresentados e explicados os principais métodos de seleção de fornecedores, bem como os critérios utilizados.

A biased random-key genetic algorithm with forward-backward improvement for the resource constrained project scheduling problem

This paper presents a biased random-key genetic algorithm for the resource constrained project scheduling problem. The chromosome representation of the problem is based on random keys. Active schedules are constructed using a priority-rule heuristic in which the priorities of the activities are defined by the genetic algorithm. A forward-backward improvement procedure is applied to all solutions. The chromosomes supplied by the genetic algorithm are adjusted to reflect the solutions obtained by the improvement procedure. The heuristic is tested on a set of standard problems taken from the literature and compared with other approaches. The computational results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

A random key based genetic algorithm for the resource constrained project scheduling problem

This paper presents a genetic algorithm for the Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). The chromosome representation of the problem is based on random keys. The schedule is constructed using a heuristic priority rule in which the priorities of the activities are defined by the genetic algorithm. The heuristic generates parameterized active schedules. The approach was tested on a set of standard problems taken from the literature and compared with other approaches. The computational results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

A Random Access Protocol incorporating Multi-Packet Reception, Retransmission Diversity and Successive Interference Cancellation

8th International Workshop on Multiple Access Communications (MACOM2015), Helsinki, Finland.