981 resultados para Multiple Objectives
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PEOPLE OWN WOODED ACREAGES and woodlands for a variety of reasons that may include: timber production, firewood production, recreation, wildlife habitat, aesthetics, and alternative forest products. Most of Iowa’s forestland is privately held, and the majority of ownership is fragmented into an average of ten acres (Forest Reserve Survey, 2004). In fact, the average size of an individual forest or woodlot ownership has been steadily declining for several years due in part to population growth, urban sprawl, and changes in land ownership. Studies indicate that the probability of a sustainable woodlot decreases as the population increases. At the same time, most woodlot owners want to be good stewards and protect and enhance the forest that they own. To achieve this goal, careful forest planning and management is required especially when managing the land for multiple objectives.
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Optimization models in metabolic engineering and systems biology focus typically on optimizing a unique criterion, usually the synthesis rate of a metabolite of interest or the rate of growth. Connectivity and non-linear regulatory effects, however, make it necessary to consider multiple objectives in order to identify useful strategies that balance out different metabolic issues. This is a fundamental aspect, as optimization of maximum yield in a given condition may involve unrealistic values in other key processes. Due to the difficulties associated with detailed non-linear models, analysis using stoichiometric descriptions and linear optimization methods have become rather popular in systems biology. However, despite being useful, these approaches fail in capturing the intrinsic nonlinear nature of the underlying metabolic systems and the regulatory signals involved. Targeting more complex biological systems requires the application of global optimization methods to non-linear representations. In this work we address the multi-objective global optimization of metabolic networks that are described by a special class of models based on the power-law formalism: the generalized mass action (GMA) representation. Our goal is to develop global optimization methods capable of efficiently dealing with several biological criteria simultaneously. In order to overcome the numerical difficulties of dealing with multiple criteria in the optimization, we propose a heuristic approach based on the epsilon constraint method that reduces the computational burden of generating a set of Pareto optimal alternatives, each achieving a unique combination of objectives values. To facilitate the post-optimal analysis of these solutions and narrow down their number prior to being tested in the laboratory, we explore the use of Pareto filters that identify the preferred subset of enzymatic profiles. We demonstrate the usefulness of our approach by means of a case study that optimizes the ethanol production in the fermentation of Saccharomyces cerevisiae.
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Généralement, les problèmes de conception de réseaux consistent à sélectionner les arcs et les sommets d’un graphe G de sorte que la fonction coût est optimisée et l’ensemble de contraintes impliquant les liens et les sommets dans G sont respectées. Une modification dans le critère d’optimisation et/ou dans l’ensemble de contraintes mène à une nouvelle représentation d’un problème différent. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de conception d’infrastructure de réseaux maillés sans fil (WMN- Wireless Mesh Network en Anglais) où nous montrons que la conception de tels réseaux se transforme d’un problème d’optimisation standard (la fonction coût est optimisée) à un problème d’optimisation à plusieurs objectifs, pour tenir en compte de nombreux aspects, souvent contradictoires, mais néanmoins incontournables dans la réalité. Cette thèse, composée de trois volets, propose de nouveaux modèles et algorithmes pour la conception de WMNs où rien n’est connu à l’ avance. Le premiervolet est consacré à l’optimisation simultanée de deux objectifs équitablement importants : le coût et la performance du réseau en termes de débit. Trois modèles bi-objectifs qui se différent principalement par l’approche utilisée pour maximiser la performance du réseau sont proposés, résolus et comparés. Le deuxième volet traite le problème de placement de passerelles vu son impact sur la performance et l’extensibilité du réseau. La notion de contraintes de sauts (hop constraints) est introduite dans la conception du réseau pour limiter le délai de transmission. Un nouvel algorithme basé sur une approche de groupage est proposé afin de trouver les positions stratégiques des passerelles qui favorisent l’extensibilité du réseau et augmentent sa performance sans augmenter considérablement le coût total de son installation. Le dernier volet adresse le problème de fiabilité du réseau dans la présence de pannes simples. Prévoir l’installation des composants redondants lors de la phase de conception peut garantir des communications fiables, mais au détriment du coût et de la performance du réseau. Un nouvel algorithme, basé sur l’approche théorique de décomposition en oreilles afin d’installer le minimum nombre de routeurs additionnels pour tolérer les pannes simples, est développé. Afin de résoudre les modèles proposés pour des réseaux de taille réelle, un algorithme évolutionnaire (méta-heuristique), inspiré de la nature, est développé. Finalement, les méthodes et modèles proposés on été évalués par des simulations empiriques et d’événements discrets.
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Au-delà des variables climatiques, d’autres facteurs non climatiques sont à considérer dans l’analyse de la vulnérabilité et de l’adaptation au changement et variabilité climatiques. Cette mutation de paradigme place l’agent humain au centre du processus d’adaptation au changement climatique, notamment en ce qui concerne le rôle des réseaux sociaux dans la transmission des nouvelles idées. Dans le domaine de l’agriculture, le recours aux innovations est prôné comme stratégie d’adaptation. L’élaboration et l’appropriation de ces stratégies d’adaptation peuvent être considérées comme des processus d’innovation qui dépendent autant du contexte social et culturel d’un territoire, de sa dynamique, ainsi que de la stratégie elle-même. Aussi, l’appropriation et la diffusion d’une innovation s’opèrent à partir d’un processus décisionnel à l’échelle de l’exploitation agricole, qui à son tour, demande une compréhension des multiples forces et facteurs externes et internes à l’exploitation et les multiples objectifs de l’exploitant. Ainsi, la compréhension de l’environnement décisionnel de l’exploitant agricole à l’échelle de la ferme est vitale, car elle est un préalable incontournable au succès et à la durabilité de toute politique d’adaptation de l’agriculture. Or, dans un secteur comme l’agriculture, il est reconnu que les réseaux sociaux par exemple, jouent un rôle crucial dans l’adaptation notamment, par le truchement de la diffusion des innovations. Aussi, l’objectif de cette recherche est d’analyser comment les exploitants agricoles s’approprient et conçoivent les stratégies d’adaptation au changement et à la variabilité climatiques dans une perspective de diffusion des innovations. Cette étude a été menée en Montérégie-Ouest, région du sud-ouest du Québec, connue pour être l’une des plus importantes régions agricoles du Québec, en raison des facteurs climatiques et édaphiques favorables. Cinquante-deux entrevues ont été conduites auprès de différents intervenants à l’agriculture aux niveaux local et régional. L’approche grounded theory est utilisée pour analyser, et explorer les contours de l’environnement décisionnel des exploitants agricoles relativement à l’utilisation des innovations comme stratégie d’adaptation. Les résultats montrent que les innovations ne sont pas implicitement conçues pour faire face aux changements et à la variabilité climatiques même si l’évolution du climat influence leur émergence, la décision d’innover étant largement déterminée par des considérations économiques. D’autre part, l‘étude montre aussi une faiblesse du capital sociale au sein des exploitants agricoles liée à l’influence prépondérante exercée par le secteur privé, principal fournisseur de matériels et intrants agricoles. L’influence du secteur privé se traduit par la domination des considérations économiques sur les préoccupations écologiques et la tentation du profit à court terme de la part des exploitants agricoles, ce qui pose la problématique de la soutenabilité des interventions en matière d’adaptation de l’agriculture québécoise. L’étude fait ressortir aussi la complémentarité entre les réseaux sociaux informels et les structures formelles de soutien à l’adaptation, de même que la nécessité d’établir des partenariats. De plus, l’étude place l’adaptation de l’agriculture québécoise dans une perspective d’adaptation privée dont la réussite repose sur une « socialisation » des innovations, laquelle devrait conduire à l’émergence de processus institutionnels formels et informels. La mise en place de ce type de partenariat peut grandement contribuer à améliorer le processus d’adaptation à l’échelle locale.
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Assembly job shop scheduling problem (AJSP) is one of the most complicated combinatorial optimization problem that involves simultaneously scheduling the processing and assembly operations of complex structured products. The problem becomes even more complicated if a combination of two or more optimization criteria is considered. This thesis addresses an assembly job shop scheduling problem with multiple objectives. The objectives considered are to simultaneously minimizing makespan and total tardiness. In this thesis, two approaches viz., weighted approach and Pareto approach are used for solving the problem. However, it is quite difficult to achieve an optimal solution to this problem with traditional optimization approaches owing to the high computational complexity. Two metaheuristic techniques namely, genetic algorithm and tabu search are investigated in this thesis for solving the multiobjective assembly job shop scheduling problems. Three algorithms based on the two metaheuristic techniques for weighted approach and Pareto approach are proposed for the multi-objective assembly job shop scheduling problem (MOAJSP). A new pairing mechanism is developed for crossover operation in genetic algorithm which leads to improved solutions and faster convergence. The performances of the proposed algorithms are evaluated through a set of test problems and the results are reported. The results reveal that the proposed algorithms based on weighted approach are feasible and effective for solving MOAJSP instances according to the weight assigned to each objective criterion and the proposed algorithms based on Pareto approach are capable of producing a number of good Pareto optimal scheduling plans for MOAJSP instances.
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This paper presents an adaptive learning model for market-making under the reinforcement learning framework. Reinforcement learning is a learning technique in which agents aim to maximize the long-term accumulated rewards. No knowledge of the market environment, such as the order arrival or price process, is assumed. Instead, the agent learns from real-time market experience and develops explicit market-making strategies, achieving multiple objectives including the maximizing of profits and minimization of the bid-ask spread. The simulation results show initial success in bringing learning techniques to building market-making algorithms.
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Esta propuesta documenta cómo fue el proceso de implementación de SAP en la Universidad del Rosario (UR). Además permite determinar los factores que la definen cómo una implementación exitosa. En esta investigación no tiene en cuenta la implementación de los sistemas de gestión académica, de recursos humanos o e-learning ya que el estudio solo está centrado en el área administrativa. También se estudia el grado de madurez de los sistemas de información de la Universidad, usando el modelo de Luftam validado en el contexto de las tecnologías. La gran pregunta de investigación es: ¿Cómo fue la implementación de SAP en la UR y cómo esto fue una implementación exitosa?
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We demonstrate that stakeholder-oriented multi-criteria analysis (MCA) can adequately address a variety of sustainable development dilemmas in decision-making, especially when applied to complex project evaluations involving multiple objectives and multiple stakeholder groups. Such evaluations are typically geared towards satisfying simultaneously private economic goals, broader social objectives and environmental targets. We show that, under specific conditions, a variety of stakeholder-oriented MCA approaches may be able to contribute substantively to the resolution or improved governance of societal conflicts and the pursuit of the public good in the form of sustainable development. We contrast the potential usefulness of these stakeholder-oriented approaches – in terms of their ability to contribute to sustainable development – with more conventional MCA approaches and social cost–benefit analysis.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Economia - FCLAR
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Fontes renováveis de energia baseadas na geração fotovoltaica (GFV) são alternativas energéticas promissoras para a complementação da geração elétrica convencional e centralizada, como usinas térmicas a diesel que suprem potência para redes elétricas isoladas em cidades e localidades remotas na Amazônia. A alocação e o dimensionamento de geradores para aplicação como geração distribuída (GD) é um problema desafiador, com implicações técnicas e econômicas, relacionadas ao planejamento, projeto e operação da rede e, particularmente, a GFV em função das condições ambientais, principalmente radiação solar e temperatura ambiente. Esta tese apresenta uma metodologia analítica para alocar e dimensionar a potência ativa de unidades de geração fotovoltaica, composta pelo gerador FV integrado ao inversor CC/CA (GDFV) para integração, de forma concentrada ou dispersa em redes isoladas de média tensão, e contempla o atendimento de múltiplos objetivos, melhoria do perfil de tensão da rede, redução das perdas ativas e redução da participação da geração a diesel, proporcionando redução no consumo de óleo diesel e, consequentemente, redução da poluição ambiental. A solução global do método proposto constitui um compromisso em relação a esses objetivos, apresentando ponderações diferenciadas para os mesmos, de acordo com prioridades estabelecidas no planejamento do sistema elétrico sob estudo. Para validação da metodologia proposta, foram modeladas e simuladas as redes de 33 e 69 barras do IEEE e um sistema elétrico isolado, cuja usina térmica a diesel supre alimentação para a cidade de Aveiro-PA, Região Amazônica, obtendo-se como resultados dessas simulações melhoria significativa no perfil de tensão, redução nas perdas ativas e na potência de geração a diesel, de acordo com indicadores técnicos que permitem a avaliação quantitativa da integração da GDFV na rede elétrica.
Vivendo em uma paisagem defaunada: fatores determinantes nas relações espaciais de grandes mamíferos
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Ethiopia has for a long time been one of the world’s most food-insecure countries. Efforts by the government and a multitude of sponsors including NGOs have developed an array of institutions and instruments to mitigate the negative impact of production and supply disruptions. Public stockpiles are one such tool, the use of which is rapidly increasing worldwide. This brief field study examines the Ethiopian policies and practice in context, including various instruments operated by farmers, processors and traders. The study finds that the multiple objectives assigned to food reserves as well as the present management structure may not be well-suited at a time of high world market prices and when international food aid is dwindling, and as the international regulatory trade and investment environment remains a matter of unfinished business from a global food security perspective. A comprehensive study of various options for improvements would lay out policy alternatives for public authorities and stakeholders.