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

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

A Influência da teoria da agência na estrutura de capital na indústria do calçado

apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a Dissertação de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças sob orientação do Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira

Amostragem Adaptativa em Redes de Sensores

Uma nova área tecnológica está em crescente desenvolvimento. Esta área, denominada de internet das coisas, surge na necessidade de interligar vários objetos para uma melhoria a nível de serviços ou necessidades por parte dos utilizadores. Esta dissertação concentra-se numa área específica da tecnologia internet das coisas que é a sensorização. Esta rede de sensorização é implementada pelo projeto europeu denominado de Future Cities [1] onde se cria uma infraestrutura de investigação e validação de projetos e serviços inteligentes na cidade do Porto. O trabalho realizado nesta dissertação insere-se numa das plataformas existentes nessa rede de sensorização: a plataforma de sensores ambientais intitulada de UrbanSense. Estes sensores ambientais que estão incorporados em Data Collect Unit (DCU), também denominados por nós, medem variáveis ambientais tais como a temperatura, humidade, ozono e monóxido de carbono. No entanto, os nós têm recursos limitados em termos de energia, processamento e memória. Apesar das grandes evoluções a nível de armazenamento e de processamento, a nível energético, nomeadamente nas baterias, não existe ainda uma evolução tão notável, limitando a sua operacionalidade [2]. Esta tese foca-se, essencialmente, na melhoria do desempenho energético da rede de sensores UrbanSense. A principal contribuição é uma adaptação do protocolo de redes Ad Hoc OLSR (Optimized Link State Routing Protocol) para ser usado por nós alimentados a energia renovável, de forma a aumentar a vida útil dos nós da rede de sensorização. Com esta contribuição é possível obter um maior número de dados durante períodos de tempo mais longos, aproximadamente 10 horas relativamente às 7 horas anteriores, resultando numa maior recolha e envio dos mesmos com uma taxa superior, cerca de 500 KB/s. Existindo deste modo uma aproximação analítica dos vários parâmetros existentes na rede de sensorização. Contudo, o aumento do tempo de vida útil dos nós sensores com recurso à energia renovável, nomeadamente, energia solar, incrementa o seu peso e tamanho que limita a sua mobilidade. Com o referido acréscimo a determinar e a limitar a sua mobilidade exigindo, por isso, um planeamento prévio da sua localização. Numa primeira fase do trabalho analisou-se o consumo da DCU, visto serem estes a base na infraestrutura e comunicando entre si por WiFi ou 3G. Após uma análise dos protocolos de routing com iv suporte para parametrização energética, a escolha recaiu sobre o protocolo OLSR devido à maturidade e compatibilidade com o sistema atual da DCU, pois apesar de existirem outros protocolos, a implementação dos mesmos, não se encontram disponível como software aberto. Para a validação do trabalho realizado na presente dissertação, é realizado um ensaio prévio sem a energia renovável, para permitir caracterização de limitações do sistema. Com este ensaio, tornou-se possível verificar a compatibilidade entre os vários materiais e ajustamento de estratégias. Num segundo teste de validação é concretizado um ensaio real do sistema com 4 nós a comunicar, usando o protocolo com eficiência energética. O protocolo é avaliado em termos de aumento do tempo de vida útil do nó e da taxa de transferência. O desenvolvimento da análise e da adaptação do protocolo de rede Ad Hoc oferece uma maior longevidade em termos de tempo de vida útil, comparando ao que existe durante o processamento de envio de dados. Apesar do tempo de longevidade ser inferior, quando o parâmetro energético se encontra por omissão com o fator 3, a realização da adaptação do sistema conforme a energia, oferece uma taxa de transferência maior num período mais longo. Este é um fator favorável para a abertura de novos serviços de envio de dados em tempo real ou envio de ficheiros com um tamanho mais elevado.