875 resultados para Multiperiod mixed-integer convex model


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The integrated production scheduling and lot-sizing problem in a flow shop environment consists of establishing production lot sizes and allocating machines to process them within a planning horizon in a production line with machines arranged in series. The problem considers that demands must be met without backlogging, the capacity of the machines must be respected, and machine setups are sequence-dependent and preserved between periods of the planning horizon. The objective is to determine a production schedule to minimise the setup, production and inventory costs. A mathematical model from the literature is presented, as well as procedures for obtaining feasible solutions. However, some of the procedures have difficulty in obtaining feasible solutions for large-sized problem instances. In addition, we address the problem using different versions of the Asynchronous Team (A-Team) approach. The procedures were compared with literature heuristics based on Mixed Integer Programming. The proposed A-Team procedures outperformed the literature heuristics, especially for large instances. The developed methodologies and the results obtained are presented.

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In this paper, we propose three novel mathematical models for the two-stage lot-sizing and scheduling problems present in many process industries. The problem shares a continuous or quasi-continuous production feature upstream and a discrete manufacturing feature downstream, which must be synchronized. Different time-based scale representations are discussed. The first formulation encompasses a discrete-time representation. The second one is a hybrid continuous-discrete model. The last formulation is based on a continuous-time model representation. Computational tests with state-of-the-art MIP solver show that the discrete-time representation provides better feasible solutions in short running time. On the other hand, the hybrid model achieves better solutions for longer computational times and was able to prove optimality more often. The continuous-type model is the most flexible of the three for incorporating additional operational requirements, at a cost of having the worst computational performance. Journal of the Operational Research Society (2012) 63, 1613-1630. doi:10.1057/jors.2011.159 published online 7 March 2012

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This work presents hybrid Constraint Programming (CP) and metaheuristic methods for the solution of Large Scale Optimization Problems; it aims at integrating concepts and mechanisms from the metaheuristic methods to a CP-based tree search environment in order to exploit the advantages of both approaches. The modeling and solution of large scale combinatorial optimization problem is a topic which has arisen the interest of many researcherers in the Operations Research field; combinatorial optimization problems are widely spread in everyday life and the need of solving difficult problems is more and more urgent. Metaheuristic techniques have been developed in the last decades to effectively handle the approximate solution of combinatorial optimization problems; we will examine metaheuristics in detail, focusing on the common aspects of different techniques. Each metaheuristic approach possesses its own peculiarities in designing and guiding the solution process; our work aims at recognizing components which can be extracted from metaheuristic methods and re-used in different contexts. In particular we focus on the possibility of porting metaheuristic elements to constraint programming based environments, as constraint programming is able to deal with feasibility issues of optimization problems in a very effective manner. Moreover, CP offers a general paradigm which allows to easily model any type of problem and solve it with a problem-independent framework, differently from local search and metaheuristic methods which are highly problem specific. In this work we describe the implementation of the Local Branching framework, originally developed for Mixed Integer Programming, in a CP-based environment. Constraint programming specific features are used to ease the search process, still mantaining an absolute generality of the approach. We also propose a search strategy called Sliced Neighborhood Search, SNS, that iteratively explores slices of large neighborhoods of an incumbent solution by performing CP-based tree search and encloses concepts from metaheuristic techniques. SNS can be used as a stand alone search strategy, but it can alternatively be embedded in existing strategies as intensification and diversification mechanism. In particular we show its integration within the CP-based local branching. We provide an extensive experimental evaluation of the proposed approaches on instances of the Asymmetric Traveling Salesman Problem and of the Asymmetric Traveling Salesman Problem with Time Windows. The proposed approaches achieve good results on practical size problem, thus demonstrating the benefit of integrating metaheuristic concepts in CP-based frameworks.

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In this thesis we address a collection of Network Design problems which are strongly motivated by applications from Telecommunications, Logistics and Bioinformatics. In most cases we justify the need of taking into account uncertainty in some of the problem parameters, and different Robust optimization models are used to hedge against it. Mixed integer linear programming formulations along with sophisticated algorithmic frameworks are designed, implemented and rigorously assessed for the majority of the studied problems. The obtained results yield the following observations: (i) relevant real problems can be effectively represented as (discrete) optimization problems within the framework of network design; (ii) uncertainty can be appropriately incorporated into the decision process if a suitable robust optimization model is considered; (iii) optimal, or nearly optimal, solutions can be obtained for large instances if a tailored algorithm, that exploits the structure of the problem, is designed; (iv) a systematic and rigorous experimental analysis allows to understand both, the characteristics of the obtained (robust) solutions and the behavior of the proposed algorithm.

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The execution of a project requires resources that are generally scarce. Classical approaches to resource allocation assume that the usage of these resources by an individual project activity is constant during the execution of that activity; in practice, however, the project manager may vary resource usage over time within prescribed bounds. This variation gives rise to the project scheduling problem which consists in allocating the scarce resources to the project activities over time such that the project duration is minimized, the total number of resource units allocated equals the prescribed work content of each activity, and various work-content-related constraints are met. We formulate this problem for the first time as a mixed-integer linear program. Our computational results for a standard test set from the literature indicate that this model outperforms the state-of-the-art solution methods for this problem.

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Due to the ongoing trend towards increased product variety, fast-moving consumer goods such as food and beverages, pharmaceuticals, and chemicals are typically manufactured through so-called make-and-pack processes. These processes consist of a make stage, a pack stage, and intermediate storage facilities that decouple these two stages. In operations scheduling, complex technological constraints must be considered, e.g., non-identical parallel processing units, sequence-dependent changeovers, batch splitting, no-wait restrictions, material transfer times, minimum storage times, and finite storage capacity. The short-term scheduling problem is to compute a production schedule such that a given demand for products is fulfilled, all technological constraints are met, and the production makespan is minimised. A production schedule typically comprises 500–1500 operations. Due to the problem size and complexity of the technological constraints, the performance of known mixed-integer linear programming (MILP) formulations and heuristic approaches is often insufficient. We present a hybrid method consisting of three phases. First, the set of operations is divided into several subsets. Second, these subsets are iteratively scheduled using a generic and flexible MILP formulation. Third, a novel critical path-based improvement procedure is applied to the resulting schedule. We develop several strategies for the integration of the MILP model into this heuristic framework. Using these strategies, high-quality feasible solutions to large-scale instances can be obtained within reasonable CPU times using standard optimisation software. We have applied the proposed hybrid method to a set of industrial problem instances and found that the method outperforms state-of-the-art methods.

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SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) chlorophyll data revealed strong interannual variability in fall phytoplankton dynamics in the Gulf of Maine, with 3 general features in any one year: (1) rapid chlorophyll increases in response to storm events in fall; (2) gradual chlorophyll increases in response to seasonal wind-and cooling-induced mixing that gradually deepens the mixed layer; and (3) the absence of any observable fall bloom. We applied a mixed-layer box model and a 1-dimensional physical-biological numerical model to examine the influence of physical forcing (surface wind, heat flux, and freshening) on the mixed-layer dynamics and its impact on the entrainment of deep-water nutrients and thus on the appearance of fall bloom. The model results suggest that during early fall, the surface mixed-layer depth is controlled by both wind-and cooling-induced mixing. Strong interannual variability in mixed-layer depth has a direct impact on short-and long-term vertical nutrient fluxes and thus the fall bloom. Phytoplankton concentrations over time are sensitive to initial pre-bloom profiles of nutrients. The strength of the initial stratification can affect the modeled phytoplankton concentration, while the timing of intermittent freshening events is related to the significant interannual variability of fall blooms.

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Five frequently-used models were chosen and evaluated to calculate the viscosity of the mixed oil. Totally twenty mixed oil samples were prepared with different ratios of light to crude oil from different oil wells but the same oil field. The viscosities of the mixtures under the same shear rates of 10 s**-1 were measured using a rotation viscometer at the temperatures ranging from 30°C to 120°C. After comparing all of the experimental data with the corresponding model values, the best one of the five models for this oil field was determined. Using the experimental data, one model with a better accuracy than the existing models was developed to calculate the viscosity of mixed oils. Another model was derived to predict the viscosity of mixed oils at different temperatures and different values of mixing ratio of light to heavy oil.

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Environmental constraints imposed on hydropoweroperation are usually given in the form of minimum environmental flows and maximum and minimum rates of change of flows, or ramp rates. One solution proposed to mitigate the environmental impact caused by the flows discharged by a hydropower plant while reducing the economic impact of the above-mentioned constraints consists in building a re-regulationreservoir, or afterbay, downstream of the power plant. Adding pumpingcapability between the re-regulationreservoir and the main one could contribute both to reducing the size of the re-regulationreservoir, with the consequent environmental improvement, and to improving the economic feasibility of the project, always fulfilling the environmental constraints imposed to hydropoweroperation. The objective of this paper is studying the contribution of a re-regulationreservoir to fulfilling the environmental constraints while reducing the economic impact of said constraints. For that purpose, a revenue-driven optimization model based on mixed integer linear programming is used. Additionally, the advantages of adding pumpingcapability are analysed. In order to illustrate the applicability of the methodology, a case study based on a real hydropower plant is presented

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En la actualidad, la gestión de embalses para el control de avenidas se realiza, comúnmente, utilizando modelos de simulación. Esto se debe, principalmente, a su facilidad de uso en tiempo real por parte del operador de la presa. Se han desarrollado modelos de optimización de la gestión del embalse que, aunque mejoran los resultados de los modelos de simulación, su aplicación en tiempo real se hace muy difícil o simplemente inviable, pues está limitada al conocimiento de la avenida futura que entra al embalse antes de tomar la decisión de vertido. Por esta razón, se ha planteado el objetivo de desarrollar un modelo de gestión de embalses en avenidas que incorpore las ventajas de un modelo de optimización y que sea de fácil uso en tiempo real por parte del gestor de la presa. Para ello, se construyó un modelo de red Bayesiana que representa los procesos de la cuenca vertiente y del embalse y, que aprende de casos generados sintéticamente mediante un modelo hidrológico agregado y un modelo de optimización de la gestión del embalse. En una primera etapa, se generó un gran número de episodios sintéticos de avenida utilizando el método de Monte Carlo, para obtener las lluvias, y un modelo agregado compuesto de transformación lluvia- escorrentía, para obtener los hidrogramas de avenida. Posteriormente, se utilizaron las series obtenidas como señales de entrada al modelo de gestión de embalses PLEM, que optimiza una función objetivo de costes mediante programación lineal entera mixta, generando igual número de eventos óptimos de caudal vertido y de evolución de niveles en el embalse. Los episodios simulados fueron usados para entrenar y evaluar dos modelos de red Bayesiana, uno que pronostica el caudal de entrada al embalse, y otro que predice el caudal vertido, ambos en un horizonte de tiempo que va desde una a cinco horas, en intervalos de una hora. En el caso de la red Bayesiana hidrológica, el caudal de entrada que se elige es el promedio de la distribución de probabilidad de pronóstico. En el caso de la red Bayesiana hidráulica, debido al comportamiento marcadamente no lineal de este proceso y a que la red Bayesiana devuelve un rango de posibles valores de caudal vertido, se ha desarrollado una metodología para seleccionar un único valor, que facilite el trabajo del operador de la presa. Esta metodología consiste en probar diversas estrategias propuestas, que incluyen zonificaciones y alternativas de selección de un único valor de caudal vertido en cada zonificación, a un conjunto suficiente de episodios sintéticos. Los resultados de cada estrategia se compararon con el método MEV, seleccionándose las estrategias que mejoran los resultados del MEV, en cuanto al caudal máximo vertido y el nivel máximo alcanzado por el embalse, cualquiera de las cuales puede usarse por el operador de la presa en tiempo real para el embalse de estudio (Talave). La metodología propuesta podría aplicarse a cualquier embalse aislado y, de esta manera, obtener, para ese embalse particular, diversas estrategias que mejoran los resultados del MEV. Finalmente, a modo de ejemplo, se ha aplicado la metodología a una avenida sintética, obteniendo el caudal vertido y el nivel del embalse en cada intervalo de tiempo, y se ha aplicado el modelo MIGEL para obtener en cada instante la configuración de apertura de los órganos de desagüe que evacuarán el caudal. Currently, the dam operator for the management of dams uses simulation models during flood events, mainly due to its ease of use in real time. Some models have been developed to optimize the management of the reservoir to improve the results of simulation models. However, real-time application becomes very difficult or simply unworkable, because the decision to discharge depends on the unknown future avenue entering the reservoir. For this reason, the main goal is to develop a model of reservoir management at avenues that incorporates the advantages of an optimization model. At the same time, it should be easy to use in real-time by the dam manager. For this purpose, a Bayesian network model has been developed to represent the processes of the watershed and reservoir. This model learns from cases generated synthetically by a hydrological model and an optimization model for managing the reservoir. In a first stage, a large number of synthetic flood events was generated using the Monte Carlo method, for rain, and rain-added processing model composed of runoff for the flood hydrographs. Subsequently, the series obtained were used as input signals to the reservoir management model PLEM that optimizes a target cost function using mixed integer linear programming. As a result, many optimal discharge rate events and water levels in the reservoir levels were generated. The simulated events were used to train and test two models of Bayesian network. The first one predicts the flow into the reservoir, and the second predicts the discharge flow. They work in a time horizon ranging from one to five hours, in intervals of an hour. In the case of hydrological Bayesian network, the chosen inflow is the average of the probability distribution forecast. In the case of hydraulic Bayesian network the highly non-linear behavior of this process results on a range of possible values of discharge flow. A methodology to select a single value has been developed to facilitate the dam operator work. This methodology tests various strategies proposed. They include zoning and alternative selection of a single value in each discharge rate zoning from a sufficient set of synthetic episodes. The results of each strategy are compared with the MEV method. The strategies that improve the outcomes of MEV are selected and can be used by the dam operator in real time applied to the reservoir study case (Talave). The methodology could be applied to any single reservoir and, thus, obtain, for the particular reservoir, various strategies that improve results from MEV. Finally, the methodology has been applied to a synthetic flood, obtaining the discharge flow and the reservoir level in each time interval. The open configuration floodgates to evacuate the flow at each interval have been obtained applying the MIGEL model.

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El objetivo de la línea de investigación seguida en esta tesis consiste en identificar palancas de gestión de las personas en las organizaciones que permitan mejorar su rendimiento mediante la gestión del compromiso de los profesionales de las organizaciones inmersas en la denominada sociedad del conocimiento. Para identificar dichas palancas se analizan algunos de los factores que, según la literatura científica, tienen como consecuencia cambios en la productividad, como son el compromiso organizacional y las conductas cívicas dentro de la organización. También, por su actualidad y relevancia en las prácticas de gestión de recursos humanos, se han analizado el impacto que tienen en estos factores en las prácticas empresariales que permiten conciliar vida profesional y personal el efecto del género en las distintas variables analizadas. Por todo lo anterior, en la investigación se analizan algunos de los factores de carácter psicosocial que promueven el compromiso en una organización, y se profundiza en dos conceptos: el análisis del compromiso de los profesionales con la organización para la que trabajan, y los comportamientos de ciudadanía organizativa que se exhiben en la organización por sus miembros. Para ello, se realiza un encuadramiento teórico de los siguientes conceptos: el compromiso como eje del trabajo; la ciudadanía organizativa como modelo cultural de la organización que promueve el compromiso; el rol de los líderes; los efectos de las políticas de conciliación; las diferencias de percepciones derivadas del género y un sistema de revisión de retributiva eficiente y coherente con el marco conceptual planteado. La metodología seleccionada para este trabajo ha sido el análisis en profundidad del caso de una empresa española, Red Eléctrica de España a través de tres pilares básicos: el primero consiste en el análisis exhaustivo de los datos obtenidos en las dos encuestas de clima social que dicha empresa realizó en el período 2006-2009; el segundo se centra en el desarrollo de un modelo matemático para el cálculo eficiente de recompensas salariales a través de un modelo de optimización; y el tercero es la consecuencia del conocimiento profundo que el autor tiene de la propia empresa, su cultura y funcionamiento, fruto de su experiencia profesional como directivo en el área de desarrollo de recursos humanos, función que desempeñó en la organización durante nueve años. En el análisis de este caso se ha investigado la influencia del género en el compromiso y la ciudadanía organizativa de los empleados de dicha organización, para identificar las diferencias de percepción que puedan ser explicadas por el género en una empresa muy masculina como es aquella. También, se ha incluido en este estudio de caso el análisis del efecto que presentan las medidas de conciliación en el compromiso de los empleados, por la relevancia que tiene este asunto en el panorama laboral español actual. Este análisis permite conocer hasta qué punto son o no motivadoras estas medidas en la organización analizada y, como consecuencia de ello, el tipo de gestión más oportuna de las mismas para conseguir no sólo los fines sociales que pretenden, garantizar que los empleados puedan compatibilizar sus exigencias laborales con una vida personal adecuada, sino también mejorar el clima, productividad y compromiso de éstos con la empresa. Para completar este análisis del caso, se han identificado de forma analítica los factores que mejor explican el clima de la organización y se ha concluido el papel central de la dirección que se concreta en la actuación de cada jefe, como motor del clima social en el equipo que dirige. Dado que la tesis pivota sobre el papel relevante que tiene la generación de una cultura de ciudadanía organizativa, se ha complementado el análisis con el desarrollo una herramienta de cálculo que facilita la determinación de los incrementos de la retribución fija de acuerdo con los principios de transparencia, equidad y justicia acordes con el modelo de empresa que promueve la virtud cívica de las personas empleadas en ella. Para ello se ha desarrollado un nuevo método de cálculo del incremento de retribución fija mediante un modelo analítico innovador y compacto de programación lineal entera mixta. Este modelo permite a las organizaciones realizar diseños de política retributiva de forma sencilla y rápida, a la vez que facilita la transparencia de las mismas en el proceso de gestión de la compensación. No se ha abordado el asunto de la determinación de la retribución variable, por ser un asunto relativamente menos complejo y profusamente tratado en la práctica directiva de las empresas. La primera de las conclusiones de la investigación realizada se refiere a los aspectos de la cultura organizativa que pueden identificarse como motores del compromiso. Se concluye que en el caso de estudio hay una fuerte relación mutua entre los rasgos que definen el compromiso emocional y los rasgos que determinan un comportamiento caracterizado como de ciudadanía organizativa. Se ha encontrado una correlación significativa y alta entre indicadores de compromiso y factores que recogen comportamientos de ciudadanía organizativa, correlación muy notable tanto para los factores de compromiso racional como para los de compromiso emocional. También se ha evidenciado que la correlación entre compromiso emocional y rasgos de comportamientos de ciudadanía organizacional es mayor que la que aparece entre compromiso racional y rasgos de comportamientos de ciudadanía organizacional. Desde el punto de vista de la práctica de gestión de recursos humanos, estas relaciones indican la conveniencia de promover una cultura organizacional basada en los principios de la ciudadanía organizativa para alcanzar altos niveles de compromiso emocional de los profesionales y mejorar la eficiencia organizativa. La segunda de las conclusiones se refiere al efecto de las políticas de conciliación en las organizaciones. Sobre este asunto se concluye que en el caso de estudio no puede considerarse que las medidas de conciliación tengan una fuerte relación con el compromiso emocional, y menos que puedan considerarse directamente una herramienta de generación de compromiso emocional. Sin embargo, sí que se detecta una cierta relación entre las percepciones de conciliación y de compromiso con la organización, y sobre todo, con el compromiso racional con la organización, que puede tener que ver con que para los empleados de la organización analizada, las medidas de conciliación son consideradas como una parte más de las condiciones laborales que ofrece la organización a los trabajadores. La tercera conclusión se refiere a la relación entre el género de los trabajadores y su nivel de compromiso y de ciudadanía organizativa. En el caso de estudio no se identifica una relación entre el género y el nivel de compromiso de los profesionales ni tampoco con la percepción de ciudadanía organizativa, variando la situación del período 2006 al período 2009. La cuarta conclusión se refiere al impacto que la actuación de los líderes (jefes) tiene en el clima social. En el caso de estudio, la actuación de los directivos y el nivel de compromiso que genera en los profesionales explica por sí sola más de un tercio de la varianza del clima organizativo, entendido como tal el que refleja el conjunto global de preguntas que constituyen la encuesta de clima del caso de estudio. Del análisis realizado se concluye que en el caso de estudio la percepción que los empleados tienen de sus jefes tiene un efecto relevante sobre el resto de percepciones de compromiso, ciudadanía organizativa y otros factores que conforman el clima social de la organización. La quinta y última conclusión supone la aportación de un modelo novedoso de cálculo de la recompensa económica coherente con un modelo de gestión empresarial mediante una cultura de ciudadanía organizativa. La solución que obtiene este modelo es el incremento salarial individual de cada profesional, que tiene en cuenta su rendimiento, posicionamiento salarial y encuadramiento profesional. Además de las restricciones presupuestarias, se consideran los principios de transparencia, equidad y justicia coherentes con el modelo conceptual planteado. La principal contribución de este trabajo es la formulación matemática de los criterios cualitativos que se emplean habitualmente en el proceso de revisión salarial. El método planteado supone una innovación que permite automatizar la metodología tradicional de gestión de incrementos salariales basados en matrices de incremento, así como evitar la aplicación de limitaciones en las valoraciones de desempeño derivadas de las restricciones presupuestarias que toda organización tiene. De esta manera se puede disponer de un mecanismo de revisión salarial que tiene en cuenta el desempeño de los profesionales, pero que permite la gestión “desacoplada” de la evaluación de rendimiento y la actualización de la retribución fija. ABSTRACT The aim of the research pursued in this thesis is to identify some human resources management levers in organizations to improve their performance through individual’s commitment management, focusing in organizations immersed in the so-called knowledge society. In order to find out these levers, the author analysed some of the psychosocial factors that promote engagement to the organizations and, according to the scientific literature, have effects in their productivity. These factors analysed are organisational commitment and citizenship behaviours. Additionally, the investigation also focuses on work-life balance policies and gender considerations, because of their relevance and topicality for the human resources’ policies. In the light of this, the investigation focuses on some of the psychosocial factors that promote organisational commitment, and delves into two concepts: the analysis of the commitment of professionals to the organization for which they work, and the organizational citizenship behaviours exhibited in the organization by its members. For this, a theoretical framework is performed for the following items: the professional’s commitment which is the pillar of this work; the organisational citizenship as a cultural model to promote that commitment; the role of the leaders; the effects of the work-life balance policies; the different perceptions of the professionals because of their gender; and an efficient salary review system, which is coherent with the conceptual framework set. The methodology selected for this work was the analysis in depth of the case of a Spanish company, Red Eléctrica de España, through three basic subjects: the first consists of a thorough analysis of the data obtained in the two work climate surveys made by this company in 2006 and 2009; the second focuses on the development of a mathematical model for calculating efficient salary reviews through an optimization model; and the third is the result of the author’s deep understanding of the company, its culture and its performance because of his professional experience as a manager in the area of human resource development, which was his role in the organization for nine years. The author investigated in the analysis of this case about the influence of gender on the employees’ organizational commitment and citizenship behaviours, in order to find out perception differences that can be explained by the highly masculine organisational culture such Red Eléctrica de España had during the studied period. Additionally, because of the importance of the work-life balance promotion in the Spanish labour scene, the case study analysis includes their effect in the employees’ commitment. This analysis allows to know motivating are these measures in the studied organization and, as a result, the most appropriate type of management thereof for social purposes, not only intended to ensure that employees can balance their work and personal demands, but also improving the work climate, the productivity and the organisational commitment. The investigation identifies the factors which best explain the work climate of the organization and concludes the central role of the leadership, embodied in the performance of every manager, to boost the work climate in their teams. Since this thesis pivots on the important role the generation of a culture of organizational citizenship has, the investigation has been complemented with the development of a analytic tool that facilitates the calculation of the salary review increments according to the principles of transparency, equity and justice in line with a work culture that promotes organisational citizenship behaviours. For this, this works develops a new method for calculating fixed salary increases through an innovative and compact mixed integer linear programming model. This model enables organizations to design compensation policies easily and quickly, and facilitates the transparency of the compensation management system. The method for determining variable remuneration has not been addressed because it is relatively less complex issue and widely discussed. The first conclusion of the conducted investigation concerns aspects of organizational culture that could be identified as commitment drivers. In the case study exists a strong and mutual relationship between the characteristics defining the emotional commitment and the organisational citizenship behaviours. The investigation has found out a meaningful and high correlation between indicators of commitment and the factors collecting organizational citizenship behaviour. This correlation with organisational citizenship is remarkable for both, rational and emotional, commitment. The correlation between organizational citizenship behaviours and emotional commitment and is greater than the one with rational commitment. From the practitioner point of view, these relationships show the importance of promoting an organizational culture based on the principles of organizational citizenship to achieve high levels of emotional engagement of professionals and improve organizational efficiency. The second conclusion relates to the effect of work-life balance policies in organizations. On this matter, the investigation concludes that for the case study, work-life balance measures do not have a strong relationship with the emotional commitment, and unless they can be usually considered as a tool to improve employees’ emotional commitment. However, a certain relationship between perceptions of work-life facilities and organisational commitment exists, especially with the rational commitment to the organization. This relationship appears because for employees of the analysed organization, work-life balance measures could be considered as a part of working conditions offered to them by the organization. The third conclusion concerns the relationship between the gender of workers and their level of commitment and organizational citizenship. In this case study, there is not any relationship between gender and the professional’s commitment level nor the perception of organizational citizenship; and the situation varies during the period studied. The fourth conclusion refers to the impact that the actions of the leaders have on the work climate. In the case study, the performance of management and the level of commitment generated, explains more than a third of the variance of work climate - understood as such reflecting the overall set of questions that constitute the work climate survey -. The analysis concludes that in the case study perception that employees have of their leaders has a significant effect on the rest of perceptions of commitment, organizational citizenship and other factors making the work climate of the organization. The fifth and last conclusion represents the contribution of a new model for calculating the salary increment, coherent with a corporate citizenship management culture. The solution obtained from this model consists of salary increases for each employee; these increases consider the employee’s professional performance, salary level relative to peers within the organization, and professional group. In addition to budget constraints, we modelled other elements typical of compensation systems, such as equity and justice. The major contribution of this work is the mathematical formulation of the criteria that are typically the basis for salary management. The compact formulation and the ease of obtaining the optimal solution facilitate its use in large companies that maintain very high levels of homogeneity across employees. Designing different strategies for specific groups within a company is also possible. A major benefit of this method is that it allows a company to independently manage its salary and assessment policies. Because obtaining salary-revision matrices without using the mathematical model we present in this paper is typically done iteratively by tuning previously defined matrices, managers commonly tune values for assessing employee performance to ensure that salary increases and performance assessments are consistent; however, this distorts the evaluation process and decreases employee motivation. In this MILP model, employee performance is only one parameter of several input parameters used in designing a salary policy that is independent of the results of performance-assessment values.

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En este trabajo se estudia la modelización y optimización de procesos industriales de separación mediante el empleo de mezclas de líquidos iónicos como disolventes. Los disolventes habitualmente empleados en procesos de absorción o extracción suelen ser componentes orgánicos muy volátiles y dañinos para la salud humana. Las innovadoras propiedades que presentan los líquidos iónicos, los convierten en alternativas adecuadas para solucionar estos problemas. La presión de vapor de estos compuestos es muy baja y apenas varía con la temperatura. Por tanto, estos compuestos apenas se evaporan incluso a temperaturas altas. Esto supone una gran ventaja en cuanto al empleo de estos compuestos como disolventes industriales ya que permite el reciclaje continuo del disolvente al final del proceso sin necesidad de introducir disolvente fresco debido a la evaporación del mismo. Además, al no evaporarse, estos compuestos no suponen un peligro para la salud humana por inhalación; al contrario que otros disolventes como el benceno. El único peligro para la salud que tienen estos compuestos es por tanto el de contacto directo o ingesta, aunque de hecho muchos Líquidos Iónicos son inocuos con lo cual no existe peligro para la salud ni siquiera a través de estas vías. Los procesos de separación estudiados en este trabajo, se rigen por la termodinámica de fases, concretamente el equilibrio líquido-vapor. Para la predicción de los equilibrios se ha optado por el empleo de modelos COSMO (COnductor-like Screening MOdel). Estos modelos tienen su origen en el empleo de la termodinámica de solvatación y en la mecánica cuántica. En el desarrollo de procesos y productos, químicos e ingenieros frecuentemente precisan de la realización de cálculos de predicción de equilibrios de fase. Previamente al desarrollo de los modelos COSMO, se usaban métodos de contribución de grupos como UNIFAC o modelos de coeficientes de actividad como NRTL.La desventaja de estos métodos, es que requieren parámetros de interacción binaria que únicamente pueden obtenerse mediante ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a esto, estos métodos apenas tienen aplicabilidad para compuestos con grupos funcionales novedosos debido a que no se dispone de datos experimentales para llevar a cabo los ajustes por regresión correspondientes. Una alternativa a estos métodos, es el empleo de modelos de solvatación basados en la química cuántica para caracterizar las interacciones moleculares y tener en cuenta la no idealidad de la fase líquida. Los modelos COSMO, permiten la predicción de equilibrios sin la necesidad de ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a la falta de resultados experimentales de equilibrios líquido-vapor de mezclas en las que se ven involucrados los líquidos iónicos, el empleo de modelos COSMO es una buena alternativa para la predicción de equilibrios de mezclas con este tipo de materiales. Los modelos COSMO emplean las distribuciones superficiales de carga polarizada (sigma profiles) de los compuestos involucrados en la mezcla estudiada para la predicción de los coeficientes de actividad de la misma, definiéndose el sigma profile de una molécula como la distribución de probabilidad de densidad de carga superficial de dicha molécula. Dos de estos modelos son COSMO-RS (Realistic Solvation) y COSMO-SAC (Segment Activity Coefficient). El modelo COSMO-RS fue la primera extensión de los modelos de solvatación basados en continuos dieléctricos a la termodinámica de fases líquidas mientras que el modelo COSMO-SAC es una variación de este modelo, tal y como se explicará posteriormente. Concretamente en este trabajo se ha empleado el modelo COSMO-SAC para el cálculo de los coeficientes de actividad de las mezclas estudiadas. Los sigma profiles de los líquidos iónicos se han obtenido mediante el empleo del software de química computacional Turbomole y el paquete químico-cuántico COSMOtherm. El software Turbomole permite optimizar la geometría de la molécula para hallar la configuración más estable mientras que el paquete COSMOtherm permite la obtención del perfil sigma del compuesto mediante el empleo de los datos proporcionados por Turbomole. Por otra parte, los sigma profiles del resto de componentes se han obtenido de la base de datos Virginia Tech-2005 Sigma Profile Database. Para la predicción del equilibrio a partir de los coeficientes de actividad se ha empleado la Ley de Raoult modificada. Se ha supuesto por tanto que la fracción de cada componente en el vapor es proporcional a la fracción del mismo componente en el líquido, dónde la constante de proporcionalidad es el coeficiente de actividad del componente en la mezcla multiplicado por la presión de vapor del componente y dividido por la presión del sistema. Las presiones de vapor de los componentes se han obtenido aplicando la Ley de Antoine. Esta ecuación describe la relación entre la temperatura y la presión de vapor y se deduce a partir de la ecuación de Clausius-Clapeyron. Todos estos datos se han empleado para la modelización de una separación flash usando el algoritmo de Rachford-Rice. El valor de este modelo reside en la deducción de una función que relaciona las constantes de equilibrio, composición total y fracción de vapor. Para llevar a cabo la implementación del modelado matemático descrito, se ha programado un código empleando el software MATLAB de análisis numérico. Para comprobar la fiabilidad del código programado, se compararon los resultados obtenidos en la predicción de equilibrios de mezclas mediante el código con los resultados obtenidos mediante el simulador ASPEN PLUS de procesos químicos. Debido a la falta de datos relativos a líquidos iónicos en la base de datos de ASPEN PLUS, se han introducido estos componentes como pseudocomponentes, de manera que se han introducido únicamente los datos necesarios de estos componentes para realizar las simulaciones. El modelo COSMO-SAC se encuentra implementado en ASPEN PLUS, de manera que introduciendo los sigma profiles, los volúmenes de la cavidad y las presiones de vapor de los líquidos iónicos, es posible predecir equilibrios líquido-vapor en los que se ven implicados este tipo de materiales. De esta manera pueden compararse los resultados obtenidos con ASPEN PLUS y como el código programado en MATLAB y comprobar la fiabilidad del mismo. El objetivo principal del presente Trabajo Fin de Máster es la optimización de mezclas multicomponente de líquidos iónicos para maximizar la eficiencia de procesos de separación y minimizar los costes de los mismos. La estructura de este problema es la de un problema de optimización no lineal con variables discretas y continuas, es decir, un problema de optimización MINLP (Mixed Integer Non-Linear Programming). Tal y como se verá posteriormente, el modelo matemático de este problema es no lineal. Por otra parte, las variables del mismo son tanto continuas como binarias. Las variables continuas se corresponden con las fracciones molares de los líquidos iónicos presentes en las mezclas y con el caudal de la mezcla de líquidos iónicos. Por otra parte, también se ha introducido un número de variables binarias igual al número de líquidos iónicos presentes en la mezcla. Cada una de estas variables multiplican a las fracciones molares de sus correspondientes líquidos iónicos, de manera que cuando dicha variable es igual a 1, el líquido se encuentra en la mezcla mientras que cuando dicha variable es igual a 0, el líquido iónico no se encuentra presente en dicha mezcla. El empleo de este tipo de variables obliga por tanto a emplear algoritmos para la resolución de problemas de optimización MINLP ya que si todas las variables fueran continuas, bastaría con el empleo de algoritmos para la resolución de problemas de optimización NLP (Non-Linear Programming). Se han probado por tanto diversos algoritmos presentes en el paquete OPTI Toolbox de MATLAB para comprobar cuál es el más adecuado para abordar este problema. Finalmente, una vez validado el código programado, se han optimizado diversas mezclas de líquidos iónicos para lograr la máxima recuperación de compuestos aromáticos en un proceso de absorción de mezclas orgánicas. También se ha usado este código para la minimización del coste correspondiente a la compra de los líquidos iónicos de la mezcla de disolventes empleada en la operación de absorción. En este caso ha sido necesaria la introducción de restricciones relativas a la recuperación de aromáticos en la fase líquida o a la pureza de la mezcla obtenida una vez separada la mezcla de líquidos iónicos. Se han modelizado los dos problemas descritos previamente (maximización de la recuperación de Benceno y minimización del coste de operación) empleando tanto únicamente variables continuas (correspondientes a las fracciones o cantidades molares de los líquidos iónicos) como variables continuas y binarias (correspondientes a cada uno de los líquidos iónicos implicados en las mezclas).

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O problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição (PESD) visa determinar diretrizes para a expansão da rede considerando a crescente demanda dos consumidores. Nesse contexto, as empresas distribuidoras de energia elétrica têm o papel de propor ações no sistema de distribuição com o intuito de adequar o fornecimento da energia aos padrões exigidos pelos órgãos reguladores. Tradicionalmente considera-se apenas a minimização do custo global de investimento de planos de expansão, negligenciando-se questões de confiabilidade e robustez do sistema. Como consequência, os planos de expansão obtidos levam o sistema de distribuição a configurações que são vulneráveis a elevados cortes de carga na ocorrência de contingências na rede. Este trabalho busca a elaboração de uma metodologia para inserir questões de confiabilidade e risco ao problema PESD tradicional, com o intuito de escolher planos de expansão que maximizem a robustez da rede e, consequentemente, atenuar os danos causados pelas contingências no sistema. Formulou-se um modelo multiobjetivo do problema PESD em que se minimizam dois objetivos: o custo global (que incorpora custo de investimento, custo de manutenção, custo de operação e custo de produção de energia) e o risco de implantação de planos de expansão. Para ambos os objetivos, são formulados modelos lineares inteiros mistos que são resolvidos utilizando o solver CPLEX através do software GAMS. Para administrar a busca por soluções ótimas, optou-se por programar em linguagem C++ dois Algoritmos Evolutivos: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) e Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). Esses algoritmos mostraram-se eficazes nessa busca, o que foi constatado através de simulações do planejamento da expansão de dois sistemas testes adaptados da literatura. O conjunto de soluções encontradas nas simulações contém planos de expansão com diferentes níveis de custo global e de risco de implantação, destacando a diversidade das soluções propostas. Algumas dessas topologias são ilustradas para se evidenciar suas diferenças.

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O presente estudo considera a aplicação do modelo SISAGUA de simulação matemática e de otimização para a operação de sistemas de reservatórios integrados em sistemas complexos para o abastecimento de água. O SISAGUA utiliza a programação não linear inteira mista (PNLIM) com os objetivos de evitar ou minimizar racionamentos, equilibrar a distribuição dos armazenamentos em sistemas com múltiplos reservatórios e minimizar os custos de operação. A metodologia de otimização foi aplicada para o sistema produtor de água da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), que enfrenta a crise hídrica diante de um cenário de estiagem em 2013-2015, o pior na série histórica dos últimos 85 anos. Trata-se de uma região com 20,4 milhões de habitantes. O sistema é formado por oito sistemas produtores parcialmente integrados e operados pela Sabesp (Companhia de Saneamento do Estado de São Paulo). A RMSP é uma região com alta densidade demográfica, localizada na Bacia Hidrográfica do Alto Tietê e caracterizada pela baixa disponibilidade hídrica per capita. Foi abordada a possibilidade de considerar a evaporação durante as simulações, e a aplicação de uma regra de racionamento contínua nos reservatórios, que transforma a formulação do problema em programação não linear (PNL). A evaporação se mostrou pouco representativa em relação a vazão de atendimento à demanda, com cerca de 1% da vazão. Se por um lado uma vazão desta magnitude pode contribuir em um cenário crítico, por outro essa ordem de grandeza pode ser comparada às incertezas de medições ou previsões de afluências. O teste de sensibilidade das diferentes taxas de racionamento em função do volume armazenado permite analisar o tempo de resposta de cada sistema. A variação do tempo de recuperação, porém, não se mostrou muito significativo.

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This work addresses the optimization of ammonia–water absorption cycles for cooling and refrigeration applications with economic and environmental concerns. Our approach combines the capabilities of process simulation, multi-objective optimization (MOO), cost analysis and life cycle assessment (LCA). The optimization task is posed in mathematical terms as a multi-objective mixed-integer nonlinear program (moMINLP) that seeks to minimize the total annualized cost and environmental impact of the cycle. This moMINLP is solved by an outer-approximation strategy that iterates between primal nonlinear programming (NLP) subproblems with fixed binaries and a tailored mixed-integer linear programming (MILP) model. The capabilities of our approach are illustrated through its application to an ammonia–water absorption cycle used in cooling and refrigeration applications.