907 resultados para Replacement decision optimization model for group scheduling (RDOM-GS)


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When an area to be irrigated has a high slope gradient in the manifold line direction, an option is to use a tapered pipeline to economize on pipe costs and to keep pressure head variations within desired limits. The objective of this paper is to develop a linear optimization model to design a microirrigation system with tapered, downhill manifold lines, minimizing the equivalent annual cost of the hydraulic network and the annual pumping cost, and maximizing the emission uniformity previously established to the subunit. The input data are irrigation system layout, cost of all hydraulic network components, and electricity price. The output data are equivalent annual cost, pipeline diameter in each line of the system, pressure head in each node, and total operating pressure head. To illustrate its capability, the model is applied in a citrus orchard in Sao, Paulo State, Brazil, considering slopes of 3, 6, and 9%. The model proved to be efficient in the design of the irrigation system in terms of the emission uniformity desired.

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Deterministic Optimal Reactive Power Dispatch problem has been extensively studied, such that the demand power and the availability of shunt reactive power compensators are known and fixed. Give this background, a two-stage stochastic optimization model is first formulated under the presumption that the load demand can be modeled as specified random parameters. A second stochastic chance-constrained model is presented considering uncertainty on the demand and the equivalent availability of shunt reactive power compensators. Simulations on six-bus and 30-bus test systems are used to illustrate the validity and essential features of the proposed models. This simulations shows that the proposed models can prevent to the power system operator about of the deficit of reactive power in the power system and suggest that shunt reactive sourses must be dispatched against the unavailability of any reactive source. © 2012 IEEE.

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Protein-protein interactions (PPIs) are essential for understanding the function of biological systems and have been characterized using a vast array of experimental techniques. These techniques detect only a small proportion of all PPIs and are labor intensive and time consuming. Therefore, the development of computational methods capable of predicting PPIs accelerates the pace of discovery of new interactions. This paper reports a machine learning-based prediction model, the Universal In Silico Predictor of Protein-Protein Interactions (UNISPPI), which is a decision tree model that can reliably predict PPIs for all species (including proteins from parasite-host associations) using only 20 combinations of amino acids frequencies from interacting and non-interacting proteins as learning features. UNISPPI was able to correctly classify 79.4% and 72.6% of experimentally supported interactions and non-interacting protein pairs, respectively, from an independent test set. Moreover, UNISPPI suggests that the frequencies of the amino acids asparagine, cysteine and isoleucine are important features for distinguishing between interacting and non-interacting protein pairs. We envisage that UNISPPI can be a useful tool for prioritizing interactions for experimental validation. © 2013 Valente et al.

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Pós-graduação em Biometria - IBB

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Neste trabalho compilamos informações sobre um grande número de medidas de velocidade de grupo para ondas Rayleigh do modo fundamental, com período até 100 segundos. Tais dados consistiram de informações retiradas da literatura geofísica e cobriram toda a Terra. Parte dos dados foi organizada em trabalhos anteriores e uma segunda parte foi apresentada aqui de forma inédita. Para a América do Sul, selecionamos os principais conjuntos de dados de tais ondas e elaboramos diversos perfis onde a distribuição de velocidade de ondas cisalhantes foi obtida a partir da inversão das curvas de dispersão de velocidade de grupo. Tais perfis serviram para termos uma ideia inicial da estrutura interna da Terra em nosso continente. Com o conjunto global de dados de velocidade de grupo foi possível obtermos os mapas de distribuição lateral de valores de velocidade para cada período referencial entre 20 e 100 segundos. Tais mapas foram produzidos da mesma forma que os mapas de velocidade de fase de ROSA (1986), onde a amostragem for para realizada para blocas medindo 10x10 graus, englobando toda a Terra, em projeção mercator. O valor de velocidade de grupo em cada bloco, para cada período, foi obtido a partir da inversão estocástica dos dados de anomalia de velocidade em relação aos modelos regionalizados de JORDAN (1981) com os valores de velocidade de grupo de ROSA et al. (1992). Os mapas de velocidade de grupo obtidos aqui foram então empregados, na América do Sul, com os valores de velocidade de fase dos mapas obtidos por ROSA (1986). Assim, foi possível determinarmos, em profundidade, os mapas de variação de velocidade de onda cisalhante e os mapas de distribuição de valores de densidade. Com isto, pudemos construir o primeiro mapa de profundidade do Moho (todo do Manto Superior) da América do Sul.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS