Planejamento de reativos em sistemas elétricos de potência multi-área através de modelos estocásticos

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Algoritmo tabu search especializado para o problema de planejamento da expansao de sistemas de transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Maximally genuine multipartite entangled mixed X-states of N-qubits

For every possible spectrum of 2(N)-dimensional density operators, we construct an N-qubit X-state of the same spectrum and maximal genuine multipartite (GM-) concurrence, hence characterizing a global unitary transformation that -constrained to output X-states-maximizes the GM-concurrence of an arbitrary input mixed state of N qubits. We also apply semidefinite programming methods to obtain N-qubit X-states with maximal GM-concurrence for a given purity and to provide an alternative proof of optimality of a recently proposed set of density matrices for the purpose, the so-called X-MEMS. Furthermore, we introduce a numerical strategy to tailor a quantum operation that converts between any two given density matrices using a relatively small number of Kraus operators. We apply our strategy to design short operator-sum representations for the transformation between any given N-qubit mixed state and a corresponding X-MEMS of the same purity.

Reactive power planning under conditional-value-at-risk assessment using chance-constrained optimisation

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Integrated pulp and paper mill planning and scheduling

This article describes a real-world production planning and scheduling problem occurring at an integrated pulp and paper mill (P&P) which manufactures paper for cardboard out of produced pulp. During the cooking of wood chips in the digester, two by-products are produced: the pulp itself (virgin fibers) and the waste stream known as black liquor. The former is then mixed with recycled fibers and processed in a paper machine. Here, due to significant sequence-dependent setups in paper type changeovers, sizing and sequencing of lots have to be made simultaneously in order to efficiently use capacity. The latter is converted into electrical energy using a set of evaporators, recovery boilers and counter-pressure turbines. The planning challenge is then to synchronize the material flow as it moves through the pulp and paper mills, and energy plant, maximizing customer demand (as backlogging is allowed), and minimizing operation costs. Due to the intensive capital feature of P&P, the output of the digester must be maximized. As the production bottleneck is not fixed, to tackle this problem we propose a new model that integrates the critical production units associated to the pulp and paper mills, and energy plant for the first time. Simple stochastic mixed integer programming based local search heuristics are developed to obtain good feasible solutions for the problem. The benefits of integrating the three stages are discussed. The proposed approaches are tested on real-world data. Our work may help P&P companies to increase their competitiveness and reactiveness in dealing with demand pattern oscillations. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Asynchronous teams for joint lot-sizing and scheduling problem in flow shops

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.

MATHEMATICAL MODELS AND POLYHEDRAL STUDIES FOR INTEGRAL SHEET METAL DESIGN

We deal with the optimization of the production of branched sheet metal products. New forming techniques for sheet metal give rise to a wide variety of possible profiles and possible ways of production. In particular, we show how the problem of producing a given profile geometry can be modeled as a discrete optimization problem. We provide a theoretical analysis of the model in order to improve its solution time. In this context we give the complete convex hull description of some substructures of the underlying polyhedron. Moreover, we introduce a new class of facet-defining inequalities that represent connectivity constraints for the profile and show how these inequalities can be separated in polynomial time. Finally, we present numerical results for various test instances, both real-world and academic examples.

Accelerating benders decomposition with heuristicmaster problem solutions

In this paper, a general scheme for generating extra cuts during the execution of a Benders decomposition algorithm is presented. These cuts are based on feasible and infeasible master problem solutions generated by means of a heuristic. This article includes general guidelines and a case study with a fixed charge network design problem. Computational tests with instances of this problem show the efficiency of the strategy. The most important aspect of the proposed ideas is their generality, which allows them to be used in virtually any Benders decomposition implementation.

Computing primal solutions with exact arithmetics in SCIP.

The research for exact solutions of mixed integer problems is an active topic in the scientific community. State-of-the-art MIP solvers exploit a floating- point numerical representation, therefore introducing small approximations. Although such MIP solvers yield reliable results for the majority of problems, there are cases in which a higher accuracy is required. Indeed, it is known that for some applications floating-point solvers provide falsely feasible solutions, i.e. solutions marked as feasible because of approximations that would not pass a check with exact arithmetic and cannot be practically implemented. The framework of the current dissertation is SCIP, a mixed integer programs solver mainly developed at Zuse Institute Berlin. In the same site we considered a new approach for exactly solving MIPs. Specifically, we developed a constraint handler to plug into SCIP, with the aim to analyze the accuracy of provided floating-point solutions and compute exact primal solutions starting from floating-point ones. We conducted a few computational experiments to test the exact primal constraint handler through the adoption of two main settings. Analysis mode allowed to collect statistics about current SCIP solutions' reliability. Our results confirm that floating-point solutions are accurate enough with respect to many instances. However, our analysis highlighted the presence of numerical errors of variable entity. By using the enforce mode, our constraint handler is able to suggest exact solutions starting from the integer part of a floating-point solution. With the latter setting, results show a general improvement of the quality of provided final solutions, without a significant loss of performances.

International Service-Learning and the Development of Civic Identity: Understanding the Role of Short-Term International Service-Learning and its Influence on the Development of Civic Identity in College Students Using a Mixed Methodological Approach

Higher education has a responsibility to educate a democratic citizenry and recent research indicates civic engagement is on the decline in the United States. Through a mixed methodological approach, I demonstrate that the potential exists for well structured short-term international service-learning programming to develop college students’ civic identities. Quantitative analysis of questionnaire data, collected from American college students immediately prior to their participation in a short-term service-learning experience in Northern Ireland and again upon their return to the United States, revealed increases in civic accountability, political efficacy, justice oriented citizenship, and service-learning. Subsequent qualitative analysis of interview transcripts, student journals, and field notes suggested that facilitated critical reflection before, during, and after the experience promoted transformational learning. Emergent themes included: (a) responsibilities to others, (b) the value of international service-learning, (c) crosspollination of ideas, (d) stepping outside the daily routine to facilitate divergent thinking, and (e) the necessity of precursory thinking for sustaining transformations in thinking. The first theme, responsibilities to others, was further divided into subthemes of thinking beyond oneself, raising awareness of responsibility to others, and voting responsibly.

A framework for mixed-criticality partitioned real-time embedded systems

Los sistemas empotrados son cada día más comunes y complejos, de modo que encontrar procesos seguros, eficaces y baratos de desarrollo software dirigidos específicamente a esta clase de sistemas es más necesario que nunca. A diferencia de lo que ocurría hasta hace poco, en la actualidad los avances tecnológicos en el campo de los microprocesadores de los últimos tiempos permiten el desarrollo de equipos con prestaciones más que suficientes para ejecutar varios sistemas software en una única máquina. Además, hay sistemas empotrados con requisitos de seguridad (safety) de cuyo correcto funcionamiento depende la vida de muchas personas y/o grandes inversiones económicas. Estos sistemas software se diseñan e implementan de acuerdo con unos estándares de desarrollo software muy estrictos y exigentes. En algunos casos puede ser necesaria también la certificación del software. Para estos casos, los sistemas con criticidades mixtas pueden ser una alternativa muy valiosa. En esta clase de sistemas, aplicaciones con diferentes niveles de criticidad se ejecutan en el mismo computador. Sin embargo, a menudo es necesario certificar el sistema entero con el nivel de criticidad de la aplicación más crítica, lo que hace que los costes se disparen. La virtualización se ha postulado como una tecnología muy interesante para contener esos costes. Esta tecnología permite que un conjunto de máquinas virtuales o particiones ejecuten las aplicaciones con unos niveles de aislamiento tanto temporal como espacial muy altos. Esto, a su vez, permite que cada partición pueda ser certificada independientemente. Para el desarrollo de sistemas particionados con criticidades mixtas se necesita actualizar los modelos de desarrollo software tradicionales, pues estos no cubren ni las nuevas actividades ni los nuevos roles que se requieren en el desarrollo de estos sistemas. Por ejemplo, el integrador del sistema debe definir las particiones o el desarrollador de aplicaciones debe tener en cuenta las características de la partición donde su aplicación va a ejecutar. Tradicionalmente, en el desarrollo de sistemas empotrados, el modelo en V ha tenido una especial relevancia. Por ello, este modelo ha sido adaptado para tener en cuenta escenarios tales como el desarrollo en paralelo de aplicaciones o la incorporación de una nueva partición a un sistema ya existente. El objetivo de esta tesis doctoral es mejorar la tecnología actual de desarrollo de sistemas particionados con criticidades mixtas. Para ello, se ha diseñado e implementado un entorno dirigido específicamente a facilitar y mejorar los procesos de desarrollo de esta clase de sistemas. En concreto, se ha creado un algoritmo que genera el particionado del sistema automáticamente. En el entorno de desarrollo propuesto, se han integrado todas las actividades necesarias para desarrollo de un sistema particionado, incluidos los nuevos roles y actividades mencionados anteriormente. Además, el diseño del entorno de desarrollo se ha basado en la ingeniería guiada por modelos (Model-Driven Engineering), la cual promueve el uso de los modelos como elementos fundamentales en el proceso de desarrollo. Así pues, se proporcionan las herramientas necesarias para modelar y particionar el sistema, así como para validar los resultados y generar los artefactos necesarios para el compilado, construcción y despliegue del mismo. Además, en el diseño del entorno de desarrollo, la extensión e integración del mismo con herramientas de validación ha sido un factor clave. En concreto, se pueden incorporar al entorno de desarrollo nuevos requisitos no-funcionales, la generación de nuevos artefactos tales como documentación o diferentes lenguajes de programación, etc. Una parte clave del entorno de desarrollo es el algoritmo de particionado. Este algoritmo se ha diseñado para ser independiente de los requisitos de las aplicaciones así como para permitir al integrador del sistema implementar nuevos requisitos del sistema. Para lograr esta independencia, se han definido las restricciones al particionado. El algoritmo garantiza que dichas restricciones se cumplirán en el sistema particionado que resulte de su ejecución. Las restricciones al particionado se han diseñado con una capacidad expresiva suficiente para que, con un pequeño grupo de ellas, se puedan expresar la mayor parte de los requisitos no-funcionales más comunes. Las restricciones pueden ser definidas manualmente por el integrador del sistema o bien pueden ser generadas automáticamente por una herramienta a partir de los requisitos funcionales y no-funcionales de una aplicación. El algoritmo de particionado toma como entradas los modelos y las restricciones al particionado del sistema. Tras la ejecución y como resultado, se genera un modelo de despliegue en el que se definen las particiones que son necesarias para el particionado del sistema. A su vez, cada partición define qué aplicaciones deben ejecutar en ella así como los recursos que necesita la partición para ejecutar correctamente. El problema del particionado y las restricciones al particionado se modelan matemáticamente a través de grafos coloreados. En dichos grafos, un coloreado propio de los vértices representa un particionado del sistema correcto. El algoritmo se ha diseñado también para que, si es necesario, sea posible obtener particionados alternativos al inicialmente propuesto. El entorno de desarrollo, incluyendo el algoritmo de particionado, se ha probado con éxito en dos casos de uso industriales: el satélite UPMSat-2 y un demostrador del sistema de control de una turbina eólica. Además, el algoritmo se ha validado mediante la ejecución de numerosos escenarios sintéticos, incluyendo algunos muy complejos, de más de 500 aplicaciones. ABSTRACT The importance of embedded software is growing as it is required for a large number of systems. Devising cheap, efficient and reliable development processes for embedded systems is thus a notable challenge nowadays. Computer processing power is continuously increasing, and as a result, it is currently possible to integrate complex systems in a single processor, which was not feasible a few years ago.Embedded systems may have safety critical requirements. Its failure may result in personal or substantial economical loss. The development of these systems requires stringent development processes that are usually defined by suitable standards. In some cases their certification is also necessary. This scenario fosters the use of mixed-criticality systems in which applications of different criticality levels must coexist in a single system. In these cases, it is usually necessary to certify the whole system, including non-critical applications, which is costly. Virtualization emerges as an enabling technology used for dealing with this problem. The system is structured as a set of partitions, or virtual machines, that can be executed with temporal and spatial isolation. In this way, applications can be developed and certified independently. The development of MCPS (Mixed-Criticality Partitioned Systems) requires additional roles and activities that traditional systems do not require. The system integrator has to define system partitions. Application development has to consider the characteristics of the partition to which it is allocated. In addition, traditional software process models have to be adapted to this scenario. The V-model is commonly used in embedded systems development. It can be adapted to the development of MCPS by enabling the parallel development of applications or adding an additional partition to an existing system. The objective of this PhD is to improve the available technology for MCPS development by providing a framework tailored to the development of this type of system and by defining a flexible and efficient algorithm for automatically generating system partitionings. The goal of the framework is to integrate all the activities required for developing MCPS and to support the different roles involved in this process. The framework is based on MDE (Model-Driven Engineering), which emphasizes the use of models in the development process. The framework provides basic means for modeling the system, generating system partitions, validating the system and generating final artifacts. The framework has been designed to facilitate its extension and the integration of external validation tools. In particular, it can be extended by adding support for additional non-functional requirements and support for final artifacts, such as new programming languages or additional documentation. The framework includes a novel partitioning algorithm. It has been designed to be independent of the types of applications requirements and also to enable the system integrator to tailor the partitioning to the specific requirements of a system. This independence is achieved by defining partitioning constraints that must be met by the resulting partitioning. They have sufficient expressive capacity to state the most common constraints and can be defined manually by the system integrator or generated automatically based on functional and non-functional requirements of the applications. The partitioning algorithm uses system models and partitioning constraints as its inputs. It generates a deployment model that is composed by a set of partitions. Each partition is in turn composed of a set of allocated applications and assigned resources. The partitioning problem, including applications and constraints, is modeled as a colored graph. A valid partitioning is a proper vertex coloring. A specially designed algorithm generates this coloring and is able to provide alternative partitions if required. The framework, including the partitioning algorithm, has been successfully used in the development of two industrial use cases: the UPMSat-2 satellite and the control system of a wind-power turbine. The partitioning algorithm has been successfully validated by using a large number of synthetic loads, including complex scenarios with more that 500 applications.

Optimización de operaciones unitarias utilizando líquidos iónicos como agentes materiales de separación

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).

Isobutane Alkylation Process Synthesis by means of Hybrid Simulation-Multiobjective Optimization

Multiobjective Generalized Disjunctive Programming (MO-GDP) optimization has been used for the synthesis of an important industrial process, isobutane alkylation. The two objective functions to be simultaneously optimized are the environmental impact, determined by means of LCA (Life Cycle Assessment), and the economic potential of the process. The main reason for including the minimization of the environmental impact in the optimization process is the widespread environmental concern by the general public. For the resolution of the problem we employed a hybrid simulation- optimization methodology, i.e., the superstructure of the process was developed directly in a chemical process simulator connected to a state of the art optimizer. The model was formulated as a GDP and solved using a logic algorithm that avoids the reformulation as MINLP -Mixed Integer Non Linear Programming-. Our research gave us Pareto curves compounded by three different configurations where the LCA has been assessed by two different parameters: global warming potential and ecoindicator-99.

Zero weights and non-zero slacks:different solution to the same problem

This paper re-assesses three independently developed approaches that are aimed at solving the problem of zero-weights or non-zero slacks in Data Envelopment Analysis (DEA). The methods are weights restricted, non-radial and extended facet DEA models. Weights restricted DEA models are dual to envelopment DEA models with restrictions on the dual variables (DEA weights) aimed at avoiding zero values for those weights; non-radial DEA models are envelopment models which avoid non-zero slacks in the input-output constraints. Finally, extended facet DEA models recognize that only projections on facets of full dimension correspond to well defined rates of substitution/transformation between all inputs/outputs which in turn correspond to non-zero weights in the multiplier version of the DEA model. We demonstrate how these methods are equivalent, not only in their aim but also in the solutions they yield. In addition, we show that the aforementioned methods modify the production frontier by extending existing facets or creating unobserved facets. Further we propose a new approach that uses weight restrictions to extend existing facets. This approach has some advantages in computational terms, because extended facet models normally make use of mixed integer programming models, which are computationally demanding.

Optimization models for selecting bus stops for accessibility improvements for people with disabilities

Bus stops are key links in the journeys of transit patrons with disabilities. Inaccessible bus stops prevent people with disabilities from using fixed-route bus services, thus limiting their mobility. The Americans with Disabilities Act (ADA) of 1990 prescribes the minimum requirements for bus stop accessibility by riders with disabilities. Due to limited budgets, transit agencies can only select a limited number of bus stop locations for ADA improvements annually. These locations should preferably be selected such that they maximize the overall benefits to patrons with disabilities. In addition, transit agencies may also choose to implement the universal design paradigm, which involves higher design standards than current ADA requirements and can provide amenities that are useful for all riders, like shelters and lighting. Many factors can affect the decision to improve a bus stop, including rider-based aspects like the number of riders with disabilities, total ridership, customer complaints, accidents, deployment costs, as well as locational aspects like the location of employment centers, schools, shopping areas, and so on. These interlacing factors make it difficult to identify optimum improvement locations without the aid of an optimization model. This dissertation proposes two integer programming models to help identify a priority list of bus stops for accessibility improvements. The first is a binary integer programming model designed to identify bus stops that need improvements to meet the minimum ADA requirements. The second involves a multi-objective nonlinear mixed integer programming model that attempts to achieve an optimal compromise among the two accessibility design standards. Geographic Information System (GIS) techniques were used extensively to both prepare the model input and examine the model output. An analytic hierarchy process (AHP) was applied to combine all of the factors affecting the benefits to patrons with disabilities. An extensive sensitivity analysis was performed to assess the reasonableness of the model outputs in response to changes in model constraints. Based on a case study using data from Broward County Transit (BCT) in Florida, the models were found to produce a list of bus stops that upon close examination were determined to be highly logical. Compared to traditional approaches using staff experience, requests from elected officials, customer complaints, etc., these optimization models offer a more objective and efficient platform on which to make bus stop improvement suggestions.