A finite-volume computational mechanics framework for multi-physics coupled fluid-stress problems

Abstract not available

Finite volume methods for multiphysics problems

Abstract not available

Flow shop scheduling problems under machine-dependent precedence constraints

Abstract not available

Multi-physics modelling for design optimization and manufacturing on high-performance parallel systems

Abstract not available

Optimization of osmotic dehydration of papaya followed by air-drying

FERNANDES, Fabiano A. N. et al. Optimization of Osmotic Dehydration of Papaya of followed by air-drying. Food Research Internation, v. 39, p. 492-498, 2006.

Ant Colony Optimization for Requirement selection in Incremental Software development

This proposal shows that ACO systems can be applied to problems of requirements selection in software incremental development, with the idea of obtaining better results of those produced by expert judgment alone. The evaluation of the ACO systems should be done through a compared analysis with greedy and simulated annealing algorithms, performing experiments with some problems instances

'A Bayesian Optimisation Algorithm for the Nurse Scheduling Problem'

Abstract- A Bayesian optimization algorithm for the nurse scheduling problem is presented, which involves choosing a suitable scheduling rule from a set for each nurse's assignment. Unlike our previous work that used GAs to implement implicit learning, the learning in the proposed algorithm is explicit, i.e. eventually, we will be able to identify and mix building blocks directly. The Bayesian optimization algorithm is applied to implement such explicit learning by building a Bayesian network of the joint distribution of solutions. The conditional probability of each variable in the network is computed according to an initial set of promising solutions. Subsequently, each new instance for each variable is generated by using the corresponding conditional probabilities, until all variables have been generated, i.e. in our case, a new rule string has been obtained. Another set of rule strings will be generated in this way, some of which will replace previous strings based on fitness selection. If stopping conditions are not met, the conditional probabilities for all nodes in the Bayesian network are updated again using the current set of promising rule strings. Computational results from 52 real data instances demonstrate the success of this approach. It is also suggested that the learning mechanism in the proposed approach might be suitable for other scheduling problems.

Hybrid Graph Heuristics within a Hyper-heuristic Approach to Exam Timetabling Problems

This paper is concerned with the hybridization of two graph coloring heuristics (Saturation Degree and Largest Degree), and their application within a hyperheuristic for exam timetabling problems. Hyper-heuristics can be seen as algorithms which intelligently select appropriate algorithms/heuristics for solving a problem. We developed a Tabu Search based hyper-heuristic to search for heuristic lists (of graph heuristics) for solving problems and investigated the heuristic lists found by employing knowledge discovery techniques. Two hybrid approaches (involving Saturation Degree and Largest Degree) including one which employs Case Based Reasoning are presented and discussed. Both the Tabu Search based hyper-heuristic and the hybrid approaches are tested on random and real-world exam timetabling problems. Experimental results are comparable with the best state-of-the-art approaches (as measured against established benchmark problems). The results also demonstrate an increased level of generality in our approach.

Development of ultra-high-performance concrete (UHPC) using waste glass materials ─ towards innovative eco-friendly concrete

Le béton conventionnel (BC) a de nombreux problèmes tels que la corrosion de l’acier d'armature et les faibles résistances des constructions en béton. Par conséquent, la plupart des structures fabriquées avec du BC exigent une maintenance fréquent. Le béton fibré à ultra-hautes performances (BFUP) peut être conçu pour éliminer certaines des faiblesses caractéristiques du BC. Le BFUP est défini à travers le monde comme un béton ayant des propriétés mécaniques, de ductilité et de durabilité supérieures. Le BFUP classique comprend entre 800 kg/m³ et 1000 kg/m³ de ciment, de 25 à 35% massique (%m) de fumée de silice (FS), de 0 à 40%m de poudre de quartz (PQ) et 110-140%m de sable de quartz (SQ) (les pourcentages massiques sont basés sur la masse totale en ciment des mélanges). Le BFUP contient des fibres d'acier pour améliorer sa ductilité et sa résistance aux efforts de traction. Les quantités importantes de ciment utilisées pour produire un BFUP affectent non seulement les coûts de production et la consommation de ressources naturelles comme le calcaire, l'argile, le charbon et l'énergie électrique, mais affectent également négativement les dommages sur l'environnement en raison de la production substantielle de gaz à effet de serre dont le gas carbonique (CO[indice inférieur 2]). Par ailleurs, la distribution granulométrique du ciment présente des vides microscopiques qui peuvent être remplis avec des matières plus fines telles que la FS. Par contre, une grande quantité de FS est nécessaire pour combler ces vides uniquement avec de la FS (25 à 30%m du ciment) ce qui engendre des coûts élevés puisqu’il s’agit d’une ressource limitée. Aussi, la FS diminue de manière significative l’ouvrabilité des BFUP en raison de sa surface spécifique Blaine élevée. L’utilisation du PQ et du SQ est également coûteuse et consomme des ressources naturelles importantes. D’ailleurs, les PQ et SQ sont considérés comme des obstacles pour l’utilisation des BFUP à grande échelle dans le marché du béton, car ils ne parviennent pas à satisfaire les exigences environnementales. D’ailleurs, un rapport d'Environnement Canada stipule que le quartz provoque des dommages environnementaux immédiats et à long terme en raison de son effet biologique. Le BFUP est généralement vendu sur le marché comme un produit préemballé, ce qui limite les modifications de conception par l'utilisateur. Il est normalement transporté sur de longues distances, contrairement aux composantes des BC. Ceci contribue également à la génération de gaz à effet de serre et conduit à un coût plus élevé du produit final. Par conséquent, il existe le besoin de développer d’autres matériaux disponibles localement ayant des fonctions similaires pour remplacer partiellement ou totalement la fumée de silice, le sable de quartz ou la poudre de quartz, et donc de réduire la teneur en ciment dans BFUP, tout en ayant des propriétés comparables ou meilleures. De grandes quantités de déchets verre ne peuvent pas être recyclées en raison de leur fragilité, de leur couleur, ou des coûts élevés de recyclage. La plupart des déchets de verre vont dans les sites d'enfouissement, ce qui est indésirable puisqu’il s’agit d’un matériau non biodégradable et donc moins respectueux de l'environnement. Au cours des dernières années, des études ont été réalisées afin d’utiliser des déchets de verre comme ajout cimentaire alternatif (ACA) ou comme granulats ultrafins dans le béton, en fonction de la distribution granulométrique et de la composition chimique de ceux-ci. Cette thèse présente un nouveau type de béton écologique à base de déchets de verre à ultra-hautes performances (BEVUP) développé à l'Université de Sherbrooke. Les bétons ont été conçus à l’aide de déchets verre de particules de tailles variées et de l’optimisation granulaire de la des matrices granulaires et cimentaires. Les BEVUP peuvent être conçus avec une quantité réduite de ciment (400 à 800 kg/m³), de FS (50 à 220 kg/m³), de PQ (0 à 400 kg/m³), et de SQ (0-1200 kg/m³), tout en intégrant divers produits de déchets de verre: du sable de verre (SV) (0-1200 kg/m³) ayant un diamètre moyen (d[indice inférieur 50]) de 275 µm, une grande quantité de poudre de verre (PV) (200-700 kg/m³) ayant un d50 de 11 µm, une teneur modérée de poudre de verre fine (PVF) (50-200 kg/m³) avec d[indice inférieur] 50 de 3,8 µm. Le BEVUP contient également des fibres d'acier (pour augmenter la résistance à la traction et améliorer la ductilité), du superplastifiants (10-60 kg/m³) ainsi qu’un rapport eau-liant (E/L) aussi bas que celui de BFUP. Le remplacement du ciment et des particules de FS avec des particules de verre non-absorbantes et lisse améliore la rhéologie des BEVUP. De plus, l’utilisation de la PVF en remplacement de la FS réduit la surface spécifique totale nette d’un mélange de FS et de PVF. Puisque la surface spécifique nette des particules diminue, la quantité d’eau nécessaire pour lubrifier les surfaces des particules est moindre, ce qui permet d’obtenir un affaissement supérieur pour un même E/L. Aussi, l'utilisation de déchets de verre dans le béton abaisse la chaleur cumulative d'hydratation, ce qui contribue à minimiser le retrait de fissuration potentiel. En fonction de la composition des BEVUP et de la température de cure, ce type de béton peut atteindre des résistances à la compression allant de 130 à 230 MPa, des résistances à la flexion supérieures à 20 MPa, des résistances à la traction supérieure à 10 MPa et un module d'élasticité supérieur à 40 GPa. Les performances mécaniques de BEVUP sont améliorées grâce à la réactivité du verre amorphe, à l'optimisation granulométrique et la densification des mélanges. Les produits de déchets de verre dans les BEVUP ont un comportement pouzzolanique et réagissent avec la portlandite générée par l'hydratation du ciment. Cependant, ceci n’est pas le cas avec le sable de quartz ni la poudre de quartz dans le BFUP classique, qui réagissent à la température élevée de 400 °C. L'addition des déchets de verre améliore la densification de l'interface entre les particules. Les particules de déchets de verre ont une grande rigidité, ce qui augmente le module d'élasticité du béton. Le BEVUP a également une très bonne durabilité. Sa porosité capillaire est très faible, et le matériau est extrêmement résistant à la pénétration d’ions chlorure (≈ 8 coulombs). Sa résistance à l'abrasion (indice de pertes volumiques) est inférieure à 1,3. Le BEVUP ne subit pratiquement aucune détérioration aux cycles de gel-dégel, même après 1000 cycles. Après une évaluation des BEVUP en laboratoire, une mise à l'échelle a été réalisée avec un malaxeur de béton industriel et une validation en chantier avec de la construction de deux passerelles. Les propriétés mécaniques supérieures des BEVUP a permis de concevoir les passerelles avec des sections réduites d’environ de 60% par rapport aux sections faites de BC. Le BEVUP offre plusieurs avantages économiques et environnementaux. Il réduit le coût de production et l’empreinte carbone des structures construites de béton fibré à ultra-hautes performances (BFUP) classique, en utilisant des matériaux disponibles localement. Il réduit les émissions de CO[indice inférieur 2] associées à la production de clinkers de ciment (50% de remplacement du ciment) et utilise efficacement les ressources naturelles. De plus, la production de BEVUP permet de réduire les quantités de déchets de verre stockés ou mis en décharge qui causent des problèmes environnementaux et pourrait permettre de sauver des millions de dollars qui pourraient être dépensés dans le traitement de ces déchets. Enfin, il offre une solution alternative aux entreprises de construction dans la production de BFUP à moindre coût.

A Multi-Objective Approach for VNE: Problems using multiple ILP formulations

Network Virtualization is a key technology for the Future Internet, allowing the deployment of multiple independent virtual networks that use resources of the same basic infrastructure. An important challenge in the dynamic provision of virtual networks resides in the optimal allocation of physical resources (nodes and links) to requirements of virtual networks. This problem is known as Virtual Network Embedding (VNE). For the resolution of this problem, previous research has focused on designing algorithms based on the optimization of a single objective. On the contrary, in this work we present a multi-objective algorithm, called VNE-MO-ILP, for solving dynamic VNE problem, which calculates an approximation of the Pareto Front considering simultaneously resource utilization and load balancing. Experimental results show evidences that the proposed algorithm is better or at least comparable to a state-of-the-art algorithm. Two performance metrics were simultaneously evaluated: (i) Virtual Network Request Acceptance Ratio and (ii) Revenue/Cost Relation. The size of test networks used in the experiments shows that the proposed algorithm scales well in execution times, for networks of 84 nodes

Variational ensemble Kalman filtering applied to data assimilation problems in computational fluid dynamics

One challenge on data assimilation (DA) methods is how the error covariance for the model state is computed. Ensemble methods have been proposed for producing error covariance estimates, as error is propagated in time using the non-linear model. Variational methods, on the other hand, use the concepts of control theory, whereby the state estimate is optimized from both the background and the measurements. Numerical optimization schemes are applied which solve the problem of memory storage and huge matrix inversion needed by classical Kalman filter methods. Variational Ensemble Kalman filter (VEnKF), as a method inspired the Variational Kalman Filter (VKF), enjoys the benefits from both ensemble methods and variational methods. It avoids filter inbreeding problems which emerge when the ensemble spread underestimates the true error covariance. In VEnKF this is tackled by resampling the ensemble every time measurements are available. One advantage of VEnKF over VKF is that it needs neither tangent linear code nor adjoint code. In this thesis, VEnKF has been applied to a two-dimensional shallow water model simulating a dam-break experiment. The model is a public code with water height measurements recorded in seven stations along the 21:2 m long 1:4 m wide flume’s mid-line. Because the data were too sparse to assimilate the 30 171 model state vector, we chose to interpolate the data both in time and in space. The results of the assimilation were compared with that of a pure simulation. We have found that the results revealed by the VEnKF were more realistic, without numerical artifacts present in the pure simulation. Creating a wrapper code for a model and DA scheme might be challenging, especially when the two were designed independently or are poorly documented. In this thesis we have presented a non-intrusive approach of coupling the model and a DA scheme. An external program is used to send and receive information between the model and DA procedure using files. The advantage of this method is that the model code changes needed are minimal, only a few lines which facilitate input and output. Apart from being simple to coupling, the approach can be employed even if the two were written in different programming languages, because the communication is not through code. The non-intrusive approach is made to accommodate parallel computing by just telling the control program to wait until all the processes have ended before the DA procedure is invoked. It is worth mentioning the overhead increase caused by the approach, as at every assimilation cycle both the model and the DA procedure have to be initialized. Nonetheless, the method can be an ideal approach for a benchmark platform in testing DA methods. The non-intrusive VEnKF has been applied to a multi-purpose hydrodynamic model COHERENS to assimilate Total Suspended Matter (TSM) in lake Säkylän Pyhäjärvi. The lake has an area of 154 km2 with an average depth of 5:4 m. Turbidity and chlorophyll-a concentrations from MERIS satellite images for 7 days between May 16 and July 6 2009 were available. The effect of the organic matter has been computationally eliminated to obtain TSM data. Because of computational demands from both COHERENS and VEnKF, we have chosen to use 1 km grid resolution. The results of the VEnKF have been compared with the measurements recorded at an automatic station located at the North-Western part of the lake. However, due to TSM data sparsity in both time and space, it could not be well matched. The use of multiple automatic stations with real time data is important to elude the time sparsity problem. With DA, this will help in better understanding the environmental hazard variables for instance. We have found that using a very high ensemble size does not necessarily improve the results, because there is a limit whereby additional ensemble members add very little to the performance. Successful implementation of the non-intrusive VEnKF and the ensemble size limit for performance leads to an emerging area of Reduced Order Modeling (ROM). To save computational resources, running full-blown model in ROM is avoided. When the ROM is applied with the non-intrusive DA approach, it might result in a cheaper algorithm that will relax computation challenges existing in the field of modelling and DA.

Bayesian Optimisation Algorithm for Nurse Scheduling, Scalable Optimization via Probabilistic Modeling

Our research has shown that schedules can be built mimicking a human scheduler by using a set of rules that involve domain knowledge. This chapter presents a Bayesian Optimization Algorithm (BOA) for the nurse scheduling problem that chooses such suitable scheduling rules from a set for each nurse’s assignment. Based on the idea of using probabilistic models, the BOA builds a Bayesian network for the set of promising solutions and samples these networks to generate new candidate solutions. Computational results from 52 real data instances demonstrate the success of this approach. It is also suggested that the learning mechanism in the proposed algorithm may be suitable for other scheduling problems.

'A Bayesian Optimisation Algorithm for the Nurse Scheduling Problem'

Abstract- A Bayesian optimization algorithm for the nurse scheduling problem is presented, which involves choosing a suitable scheduling rule from a set for each nurse's assignment. Unlike our previous work that used GAs to implement implicit learning, the learning in the proposed algorithm is explicit, i.e. eventually, we will be able to identify and mix building blocks directly. The Bayesian optimization algorithm is applied to implement such explicit learning by building a Bayesian network of the joint distribution of solutions. The conditional probability of each variable in the network is computed according to an initial set of promising solutions. Subsequently, each new instance for each variable is generated by using the corresponding conditional probabilities, until all variables have been generated, i.e. in our case, a new rule string has been obtained. Another set of rule strings will be generated in this way, some of which will replace previous strings based on fitness selection. If stopping conditions are not met, the conditional probabilities for all nodes in the Bayesian network are updated again using the current set of promising rule strings. Computational results from 52 real data instances demonstrate the success of this approach. It is also suggested that the learning mechanism in the proposed approach might be suitable for other scheduling problems.

Algoritmos de otimização e o problema inverso aplicados à identificação de danos estruturais com o uso do MEF

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2015.