Spatial dynamics of team sports exposed by Voronoi diagrams

Team sports represent complex systems: players interact continuously during a game, and exhibit intricate patterns of interaction, which can be identified and investigated at both individual and collective levels. We used Voronoi diagrams to identify and investigate the spatial dynamics of players' behavior in Futsal. Using this tool, we examined 19 plays of a sub-phase of a Futsal game played in a reduced area (20 m(2)) from which we extracted the trajectories of all players. Results obtained from a comparative analysis of player's Voronoi area (dominant region) and nearest teammate distance revealed different patterns of interaction between attackers and defenders, both at the level of individual players and teams. We found that, compared to defenders, larger dominant regions were associated with attackers. Furthermore, these regions were more variable in size among players from the same team but, at the player level, the attackers' dominant regions were more regular than those associated with each of the defenders. These findings support a formal description of the dynamic spatial interaction of the players, at least during the particular sub-phase of Futsal investigated. The adopted approach may be extended to other team behaviors where the actions taken at any instant in time by each of the involved agents are associated with the space they occupy at that particular time.

Dimensionamento de uma central de miniprodução fotovoltaica para uma exploração agrícola direcionada à indústria de laticínios

Este documento apresenta o trabalho desenvolvido no âmbito da disciplina de “Dissertação/Projeto/Estágio”, do 2º ano do Mestrado em Energias Sustentáveis. O crescente consumo energético das sociedades desenvolvidas e emergentes, associado ao consequente aumento dos custos de energia e dos danos ambientais resultantes, promove o desenvolvimento de novas formas de produção de energia, as quais têm como prioridade a sua obtenção ao menor custo possível e com reduzidos impactos ambientais. De modo a poupar os recursos naturais e reduzir a emissão com gases de efeito de estufa, é necessária a diminuição do consumo de energia produzida a partir de combustíveis fósseis. Assim, devem ser criadas alternativas para um futuro sustentável, onde as fontes renováveis de energia assumam um papel fundamental. Neste sentido, a produção de energia elétrica, através de sistemas solares fotovoltaicos, surge como uma das soluções. A presente dissertação tem como principal objetivo a realização do dimensionamento de uma central de miniprodução fotovoltaica, com ligação à rede elétrica, em uma exploração agrícola direcionada à indústria de laticínios, e o seu respetivo estudo de viabilidade económica. A exploração agrícola, que serve de objeto de estudo, está localizada na Ilha Graciosa, Açores, sendo a potência máxima a injetar na Rede Elétrica de Serviço Público, pela central de miniprodução, de 10 kW. Para o dimensionamento foi utilizado um software apropriado e reconhecido na área da produção de energia elétrica através de sistemas fotovoltaicos – o PVsyst –, compreendendo as seguintes etapas: a) definição das caraterísticas do local e do projeto; b) seleção dos módulos fotovoltaicos; c) seleção do inversor; d) definição da potência de ligação à rede elétrica da unidade de miniprodução. Posteriormente, foram estudadas diferentes hipóteses de sistemas fotovoltaicos, que se distinguem na opção de estrutura de fixação utilizada: dois sistemas fixos e dois com eixo incorporado. No estudo de viabilidade económica foram realizadas duas análises distintas a cada um dos sistemas fotovoltaicos considerados no dimensionamento, nomeadamente: uma análise em regime remuneratório bonificado e uma análise em regime remuneratório geral. Os resultados obtidos nos indicadores económicos do estudo de viabilidade económica realizado, serviram de apoio à decisão pelo sistema fotovoltaico mais favorável ao investimento. Conclui-se que o sistema fotovoltaico com inclinação adicional é a opção mais vantajosa em ambos os regimes remuneratórios analisados. Comprova-se, assim, que o sistema fotovoltaico com maior valor de produção de energia elétrica anual, que corresponde ao sistema fotovoltaico de dois eixos, não é a opção com maior rentabilidade em termos económicos, isto porque a remuneração proveniente da sua produção excedente não é suficiente para colmatar o valor do investimento mais acentuado de modo a obter indicadores económicos mais favoráveis, que os do sistema fotovoltaico com inclinação adicional. De acordo com o estudo de viabilidade económica efetuado independentemente do sistema fotovoltaico que seja adotado, é recuperado o investimento realizado, sendo a remuneração efetiva superior à que foi exigida. Assim, mesmo tendo em consideração o risco associado, comprova-se que todos os sistemas fotovoltaicos, em qualquer dos regimes remuneratórios, correspondem a investimentos rentáveis.

Metodologia multicritério na seleção de sistemas de informação na gestão da cadeia de abastecimento

Os sistemas de informação empresariais têm vindo nos últimos anos a afirmar- se como ferramentas essenciais no mercado cada vez mais competitivo em que as empresas se encontram. Pretende-se com este trabalho aplicar uma metodologia de apoio à tomada de decisão baseada num modelo decisão multicritério que permite a avaliação e seleção de um sistema de informação (SI) num determinado contexto. Para atingir esse objetivo foi utilizado o estudo de caso na empresa Proef, SGSP. Foi então realizada uma revisão bibliográfica sobre a gestão da cadeia de abastecimento, logística e teoria da decisão para dar suporte a todo o trabalho prático. Posteriormente foi aplicada a metodologia Multicritério para Apoio à seleção de SI – MMASSI/TI com base nos processos existentes na organização. Com recurso à aplicação informática foi obtido o sistema de informação mais adequado ao contexto de decisão, sendo este resultado avaliado através de uma análise de sensibilidade e robustez. Desta dissertação surgiram limitações e também recomendações futuras.

Adaptive learning in agents behaviour: A framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. This paper presents a methodology to provide decision support to electricity market negotiating players. This model allows integrating different strategic approaches for electricity market negotiations, and choosing the most appropriate one at each time, for each different negotiation context. This methodology is integrated in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System) – a multiagent system that provides decision support to MASCEM's negotiating agents so that they can properly achieve their goals. ALBidS uses artificial intelligence methodologies and data analysis algorithms to provide effective adaptive learning capabilities to such negotiating entities. The main contribution is provided by a methodology that combines several distinct strategies to build actions proposals, so that the best can be chosen at each time, depending on the context and simulation circumstances. The choosing process includes reinforcement learning algorithms, a mechanism for negotiating contexts analysis, a mechanism for the management of the efficiency/effectiveness balance of the system, and a mechanism for competitor players' profiles definition.

Supply chain optimization of residual forestry biomass for bioenergy production: the case study of Portugal

Within a large set of renewable energies being explored to tackle energy sourcing problems, bioenergy can represent an attractive solution if effectively managed. The supply chain design supported by mathematical programming can be used as a decision support tool to the successful bioenergy production systems establishment. This strategic decision problem is addressed in this paper where we intent to study the design of the residual forestry biomass to bioelectricity production in the Portuguese context. In order to contribute to attain better solutions a mixed integer linear programming (MILP) model is developed and applied in order to optimize the design and planning of the bioenergy supply chain. While minimizing the total supply chain cost the production energy facilities capacity and location are defined. The model also includes the optimal selection of biomass amounts and sources, the transportation modes selection, and links that must be established for biomass transportation and products delivers to markets. Results illustrate the positive contribution of the mathematical programming approach to achieve viable economic solutions. Sensitivity analysis on the most uncertain parameters was performed: biomass availability, transportation costs, fixed operating costs and investment costs. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Implementação de um sistema de gestão municipal com recurso a sistemas de informação geográfica

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transportes

Híper-heurísticas com aprendizagem

A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados. Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num determinado cenário. Alguns dos métodos de otimização mais usados para a resolução de problemas do mundo real resultaram da adaptação de ideias de várias áreas de investigação, principalmente com inspiração na natureza - Meta-heurísticas. O processo de seleção de uma Meta-heurística para a resolução de um dado problema é em si um problema de otimização. As Híper-heurísticas surgem neste contexto como metodologias eficientes para selecionar ou gerar heurísticas (ou Meta-heurísticas) na resolução de problemas de otimização NP-difícil. Nesta dissertação pretende-se dar uma contribuição para o problema de seleção de Metaheurísticas respetiva parametrização. Neste sentido é descrita a especificação de uma Híperheurística para a seleção de técnicas baseadas na natureza, na resolução do problema de escalonamento de tarefas em sistemas de fabrico, com base em experiência anterior. O módulo de Híper-heurística desenvolvido utiliza um algoritmo de aprendizagem por reforço (QLearning), que permite dotar o sistema da capacidade de seleção automática da Metaheurística a usar no processo de otimização, assim como a respetiva parametrização. Finalmente, procede-se à realização de testes computacionais para avaliar a influência da Híper- Heurística no desempenho do sistema de escalonamento AutoDynAgents. Como conclusão genérica, é possível afirmar que, dos resultados obtidos é possível concluir existir vantagem significativa no desempenho do sistema quando introduzida a Híper-heurística baseada em QLearning.

Spatial metrics and Landsat data for urban landuse change detection: case of Addis Ababa, Ethiopia.

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Metalearner based on Dynamic Neural Network for Strategic Bidding in electricity Markets

The restructuring of electricity markets, conducted to increase the competition in this sector, and decrease the electricity prices, brought with it an enormous increase in the complexity of the considered mechanisms. The electricity market became a complex and unpredictable environment, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. Software tools became, therefore, essential to provide simulation and decision support capabilities, in order to potentiate the involved players’ actions. This paper presents the development of a metalearner, applied to the decision support of electricity markets’ negotiation entities. The proposed metalearner executes a dynamic artificial neural network to create its own output, taking advantage on several learning algorithms implemented in ALBidS, an adaptive learning system that provides decision support to electricity markets’ players. The proposed metalearner considers different weights for each strategy, depending on its individual quality of performance. The results of the proposed method are studied and analyzed in scenarios based on real electricity markets’ data, using MASCEM - a multi-agent electricity market simulator that simulates market players’ operation in the market.

Application-Specific Modified Particle Swarm Optimization for energy resource scheduling considering vehicle-to-grid

This paper presents a modified Particle Swarm Optimization (PSO) methodology to solve the problem of energy resources management with high penetration of distributed generation and Electric Vehicles (EVs) with gridable capability (V2G). The objective of the day-ahead scheduling problem in this work is to minimize operation costs, namely energy costs, regarding the management of these resources in the smart grid context. The modifications applied to the PSO aimed to improve its adequacy to solve the mentioned problem. The proposed Application Specific Modified Particle Swarm Optimization (ASMPSO) includes an intelligent mechanism to adjust velocity limits during the search process, as well as self-parameterization of PSO parameters making it more user-independent. It presents better robustness and convergence characteristics compared with the tested PSO variants as well as better constraint handling. This enables its use for addressing real world large-scale problems in much shorter times than the deterministic methods, providing system operators with adequate decision support and achieving efficient resource scheduling, even when a significant number of alternative scenarios should be considered. The paper includes two realistic case studies with different penetration of gridable vehicles (1000 and 2000). The proposed methodology is about 2600 times faster than Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) reference technique, reducing the time required from 25 h to 36 s for the scenario with 2000 vehicles, with about one percent of difference in the objective function cost value.

Gestão integrada da doença : uma abordagem experimental de gestão em sa

RESUMO - Os sistemas de saúde deparam-se, actualmente, com novos paradigmas, ao nível da qualidade da prestação de cuidados de saúde, bem como no que se refere à necessidade de controlo dos custos com o sector da saúde, obrigando as organizações a adaptarem-se por forma a fornecerem a resposta mais adequada às crescentes necessidades dos indivíduos. O reconhecimento desta realidade tem levado os governos de muitos países a definir políticas orientadas para problemas de saúde específicos e a adoptar estratégias de intervenção que privilegiam uma abordagem integrada com o objectivo de melhorarem progressivamente o nível de saúde das populações, a qualidade dos cuidados prestados e a eficiência na utilização de recursos. Em Portugal, a aplicação dos princípios que estiveram na base dos modelos de gestão da doença, deu origem ao modelo experimental de Gestão Integrada da Doença, que incorpora a gestão clínica da doença, centrada no doente, com especial enfoque na sua autogestão e na clarificação das melhores práticas profissionais, visando a sua uniformização; a reorganização do modelo de prestação de cuidados, com a criação de Centros de Elevada Diferenciação e Centros de Tratamento, com especiais preocupações no que concerne à orientação do doente no sistema para que os cuidados lhe seja ministrados no nível mais adequado; um modelo de financiamento específico, indexado aos resultados, que reflicta a adopção das melhores práticas; um sistema de informação que permita a monitorização e avaliação constante deste processo. O desenvolvimento deste modelo organizacional tem-se revelado como uma estratégia inovadora e como uma ferramenta de elevado potencial para a melhoria da prestação de cuidados de saúde e para a promoção de uma maior efectividade e eficiência, tal como poderá, ainda, constituirse como um veículo, importante e permanente, de informação de apoio à decisão em Saúde. Este modelo visa, no fundo, promover uma acção concertada no sentido da obtenção de uma intervenção precisa, através da mobilização de recursos adequados, que permitam uma melhoria do estado de saúde, da qualidade de vida e do bem-estar global dos doentes. Esta abordagem passa pela colaboração e coordenação dos diferentes níveis de prestação de cuidados, no sentido de oferecerem cuidados integrados de saúde, com níveis de qualidade elevados em termos de prevenção, diagnóstico, tratamento, reabilitação e acompanhamento. ------------------------ --ABSTRACT – The health systems are faced with new paradigms, on one hand in the healthcare services delivered to the populations, and on the other hand, in the need to control costs in the health sector, forcing organizations to adapt and provide the most appropriate response to the individuals growing needs. The magnitude of this problem, in terms of public health, requires the adoption of a directed, targeted, planned and integrated action, based on clear and well defined strategies in order to obtain health gains, improving the quality of care and streamlining the costs. In Portugal, the application of those principles forming the basis of the disease management models, led to the Integrated Disease Management model which, apart from the clinical management of the disease, also incorporates the healthcare delivery structure reorganization, a specific financing model based on an information system that allows the process monitoring and evaluation. The development of Integrated Disease Management models is a central strategy and a tool for improving healthcare delivery, more effectively and efficiently, and can even be an important and permanent vehicle of information for health decision support. Therefore, it is important to promote a concerted action towards achieving a precise intervention, mobilizing the resources, improving the health status, quality of life and the overall patients’ wellbeing. This action means increasing collaboration and coordination of the different levels of care, offering integrated healthcare s

Negotiation context analysis in electricity markets

Contextualization is critical in every decision making process. Adequate responses to problems depend not only on the variables with direct influence on the outcomes, but also on a correct contextualization of the problem regarding the surrounding environment. Electricity markets are dynamic environments with increasing complexity, potentiated by the last decades' restructuring process. Dealing with the growing complexity and competitiveness in this sector brought the need for using decision support tools. A solid example is MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets), whose players' decisions are supported by another multiagent system – ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System). ALBidS uses artificial intelligence techniques to endow market players with adaptive learning capabilities that allow them to achieve the best possible results in market negotiations. This paper studies the influence of context awareness in the decision making process of agents acting in electricity markets. A context analysis mechanism is proposed, considering important characteristics of each negotiation period, so that negotiating agents can adapt their acting strategies to different contexts. The main conclusion is that context-dependant responses improve the decision making process. Suiting actions to different contexts allows adapting the behaviour of negotiating entities to different circumstances, resulting in profitable outcomes.

Multi-agent simulation of competitive electricity markets: Autonomous systems cooperation for European market modeling

The electricity market restructuring, and its worldwide evolution into regional and even continental scales, along with the increasing necessity for an adequate integration of renewable energy sources, is resulting in a rising complexity in power systems operation. Several power system simulators have been developed in recent years with the purpose of helping operators, regulators, and involved players to understand and deal with this complex and constantly changing environment. The main contribution of this paper is given by the integration of several electricity market and power system models, respecting to the reality of different countries. This integration is done through the development of an upper ontology which integrates the essential concepts necessary to interpret all the available information. The continuous development of Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets platform provides the means for the exemplification of the usefulness of this ontology. A case study using the proposed multi-agent platform is presented, considering a scenario based on real data that simulates the European Electricity Market environment, and comparing its performance using different market mechanisms. The main goal is to demonstrate the advantages that the integration of various market models and simulation platforms have for the study of the electricity markets’ evolution.

Gestão de Recursos Energéticos para Apoio à Operação dos Virtual Power Players

A liberalização dos mercados de energia elétrica e a crescente integração dos recursos energéticos distribuídos nas redes de distribuição, nomeadamente as unidades de produção distribuída, os sistemas de controlo de cargas através dos programas de demand response, os sistemas de armazenamento e os veículos elétricos, representaram uma evolução no paradigma de operação e gestão dos sistemas elétricos. Este novo paradigma de operação impõe o desenvolvimento de novas metodologias de gestão e controlo que permitam a integração de todas as novas tecnologias de forma eficiente e sustentável. O principal contributo deste trabalho reside no desenvolvimento de metodologias para a gestão de recursos energéticos no contexto de redes inteligentes, que contemplam três horizontes temporais distintos (24 horas, 1 hora e 5 minutos). As metodologias consideram os escalonamentos anteriores assim como as previsões atualizadas de forma a melhorar o desempenho total do sistema e consequentemente aumentar a rentabilidade dos agentes agregadores. As metodologias propostas foram integradas numa ferramenta de simulação, que servirá de apoio à decisão de uma entidade agregadora designada por virtual power player. Ao nível das metodologias desenvolvidas são propostos três algoritmos de gestão distintos, nomeadamente para a segunda (1 hora) e terceira fase (5 minutos) da ferramenta de gestão, diferenciados pela influência que os períodos antecedentes e seguintes têm no período em escalonamento. Outro aspeto relevante apresentado neste documento é o teste e a validação dos modelos propostos numa plataforma de simulação comercial. Para além das metodologias propostas, a aplicação permitiu validar os modelos dos equipamentos considerados, nomeadamente, ao nível das redes de distribuição e dos recursos energéticos distribuidos. Nesta dissertação são apresentados três casos de estudos, cada um com diferentes cenários referentes a cenários de operação futuros. Estes casos de estudos são importantes para verificar a viabilidade da implementação das metodologias e algoritmos propostos. Adicionalmente são apresentadas comparações das metodologias propostas relativamente aos resultados obtidos, complexidade de gestão em ambiente de simulação para as diferentes fases da ferramenta proposta e os benefícios e inconvenientes no uso da ferramenta proposta.

A crop-land allocation model: A case study in La Rioja, Spain

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.