2 resultados para Produce trade.

em Universitat de Girona, Spain


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All-optical label swapping (AOLS) forms a key technology towards the implementation of all-optical packet switching nodes (AOPS) for the future optical Internet. The capital expenditures of the deployment of AOLS increases with the size of the label spaces (i.e. the number of used labels), since a special optical device is needed for each recognized label on every node. Label space sizes are affected by the way in which demands are routed. For instance, while shortest-path routing leads to the usage of fewer labels but high link utilization, minimum interference routing leads to the opposite. This paper studies all-optical label stacking (AOLStack), which is an extension of the AOLS architecture. AOLStack aims at reducing label spaces while easing the compromise with link utilization. In this paper, an integer lineal program is proposed with the objective of analyzing the softening of the aforementioned trade-off due to AOLStack. Furthermore, a heuristic aiming at finding good solutions in polynomial-time is proposed as well. Simulation results show that AOLStack either a) reduces the label spaces with a low increase in the link utilization or, similarly, b) uses better the residual bandwidth to decrease the number of labels even more

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La creciente preocupación y concienciación de la sociedad respecto el medio ambiente, y en consecuencia la legislación y regulaciones generadas inducen a la modificación de los procesos productivos existentes en la industria química. Las configuraciones iniciales deben modificarse para conseguir una mayor integración de procesos. Para este fin se han creado y desarrollado diferentes metodologías que deben facilitar la tarea a los responsables del rediseño. El desarrollo de una metodología y herramientas complementarias es el principal objetivo de la investigación aquí presentada, especialmente centrada en el desarrollo y la aplicación de una metodología de optimización de procesos. Esta metodología de optimización se aplica sobre configuraciones de proceso existentes y pretende encontrar nuevas configuraciones viables según los objetivos de optimización fijados. La metodología tiene dos partes diferenciadas: la primera se basa en un simulador de procesos comercial y la segunda es la técnica de optimización propiamente dicha. La metodología se inicia con la elaboración de una simulación convenientemente validada que reproduzca el proceso existente, en este caso una papelera no integrada que produce papel estucado de calidad, para impresión. A continuación la técnica de optimización realiza una búsqueda dentro del dominio de los posibles resultados, en busca de los mejores resultados que satisfazcan plenamente los objetivos planteados. Dicha técnica de optimización está basada en los algoritmos genéticos como herramienta de búsqueda, junto a un subprograma basado en técnicas de programación matemática para el cálculo de resultados. Un número reducido de resultados son finalmente escogidos y utilizados para modificar la simulación existente fijando la redistribución de los flujos del proceso. Los resultados de la simulación del proceso determinan en último caso la viabilidad técnica de cada reconfiguración planteada. En el proceso de optimización, los objetivos están definidos en una función objetivo dentro de la técnica de optimización. Dicha función rige la búsqueda de resultados. La función objetivo puede ser individual o una combinación de objetivos. En el presente caso, la función persigue una minimización del consumo de agua y una minimización de la pérdida de materia prima. La optimización se realiza bajo restricciones para alcanzar este objetivo combinado en forma de una solución de compromiso. Producto de la aplicación de esta metodología se han obtenido resultados interesantes que significan una mejora del cierre de circuitos y un ahorro de materia prima, sin comprometer al mismo tiempo la operabilidad del proceso producto ni la calidad del papel.