A simulation tool for demand response programs implementation

The design and development of simulation models and tools for Demand Response (DR) programs are becoming more and more important for adequately taking the maximum advantages of DR programs use. Moreover, a more active consumers’ participation in DR programs can help improving the system reliability and decrease or defer the required investments. DemSi, a DR simulator, designed and implemented by the authors of this paper, allows studying DR actions and schemes in distribution networks. It undertakes the technical validation of the solution using realistic network simulation based on PSCAD. DemSi considers the players involved in DR actions, and the results can be analyzed from each specific player point of view.

MASCEM - an electricity market simulator providing coalition support for virtual power players

This paper presents MASCEM - a multi-agent based electricity market simulator. MASCEM uses game theory, machine learning techniques, scenario analysis and optimization techniques to model market agents and to provide them with decision-support. This paper mainly focus on the MASCEM ability to provide the means to model and simulate Virtual Power Players (VPP). VPPs are represented as a coalition of agents, with specific characteristics and goals. The paper details some of the most important aspects considered in VPP formation and in the aggregation of new producers and includes a case study based on real data.

Personality, emotion, and mood in agent-based group decision making

Group decision making plays an important role in organizations, especially in the present-day economy that demands high-quality, yet quick decisions. Group decision-support systems (GDSSs) are interactive computer-based environments that support concerted, coordinated team efforts toward the completion of joint tasks. The need for collaborative work in organizations has led to the development of a set of general collaborative computer-supported technologies and specific GDSSs that support distributed groups (in time and space) in various domains. However, each person is unique and has different reactions to various arguments. Many times a disagreement arises because of the way we began arguing, not because of the content itself. Nevertheless, emotion, mood, and personality factors have not yet been addressed in GDSSs, despite how strongly they influence results. Our group’s previous work considered the roles that emotion and mood play in decision making. In this article, we reformulate these factors and include personality as well. Thus, this work incorporates personality, emotion, and mood in the negotiation process of an argumentbased group decision-making process. Our main goal in this work is to improve the negotiation process through argumentation using the affective characteristics of the involved participants. Each participant agent represents a group decision member. This representation lets us simulate people with different personalities. The discussion process between group members (agents) is made through the exchange of persuasive arguments. Although our multiagent architecture model4 includes two types of agents—the facilitator and the participant— this article focuses on the emotional, personality, and argumentation components of the participant agent.

Context-aware emotion-based model for group decision making

Involving groups in important management processes such as decision making has several advantages. By discussing and combining ideas, counter ideas, critical opinions, identified constraints, and alternatives, a group of individuals can test potentially better solutions, sometimes in the form of new products, services, and plans. In the past few decades, operations research, AI, and computer science have had tremendous success creating software systems that can achieve optimal solutions, even for complex problems. The only drawback is that people don’t always agree with these solutions. Sometimes this dissatisfaction is due to an incorrect parameterization of the problem. Nevertheless, the reasons people don’t like a solution might not be quantifiable, because those reasons are often based on aspects such as emotion, mood, and personality. At the same time, monolithic individual decisionsupport systems centered on optimizing solutions are being replaced by collaborative systems and group decision-support systems (GDSSs) that focus more on establishing connections between people in organizations. These systems follow a kind of social paradigm. Combining both optimization- and socialcentered approaches is a topic of current research. However, even if such a hybrid approach can be developed, it will still miss an essential point: the emotional nature of group participants in decision-making tasks. We’ve developed a context-aware emotion based model to design intelligent agents for group decision-making processes. To evaluate this model, we’ve incorporated it in an agent-based simulator called ABS4GD (Agent-Based Simulation for Group Decision), which we developed. This multiagent simulator considers emotion- and argument based factors while supporting group decision-making processes. Experiments show that agents endowed with emotional awareness achieve agreements more quickly than those without such awareness. Hence, participant agents that integrate emotional factors in their judgments can be more successful because, in exchanging arguments with other agents, they consider the emotional nature of group decision making.

Gestão fiscal e benefícios fiscais

Dissertação de Mestrado apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Auditoria, sob orientação de Doutor José Campos Amorim

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

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

Gestão de multi-projeto no processo de desenvolvimento de produto

No âmbito da unidade curricular Dissertação/Projeto/Estágio do 2º ano do Mestrado em Engenharia mecânica – Ramo Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto, o presente trabalho de dissertação foi enquadrado num projeto de desenvolvimento de ferramentas de apoio à gestão de projetos. O projeto foi desenvolvido no Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial (INEGI) na unidade de Desenvolvimento de Produto e Sistemas (DPS). A realização deste projeto teve como objetivo o desenvolvimento e adequação de ferramentas de apoio à gestão de multi-projeto no processo de desenvolvimento de produto na organização em estudo – o INEGI – DPS. A gestão de projetos tem hoje uma grande importância nos resultados das empresas essencialmente em virtude da necessidade de estas competirem num mundo em grande mudança com concorrentes ferozes, em que a capacidade de responder às mudanças a tempo e de uma forma integrada se torna cada vez mais importante. A atividade levada a cabo pela DPS impõe a necessidade de uma gestão de projetos mais eficaz e eficiente suportada numa gestão de informação centralizada. O presente projeto de investigação teve, numa primeira fase, uma adaptação à organização em estudo. De seguida, foi conduzida uma revisão da literatura com o objetivo de se obter a fundamentação teórica necessária ao desenvolvimento de ferramentas com base nas metodologias lean. Prosseguiu com o levantamento da situação inicial da organização e com a identificação dos problemas existentes na gestão de projetos. Incluiu também uma revisão e análise das ferramentas existentes na unidade em estudo. Este conhecimento permitiu delinear uma visão para guiar o desenvolvimento das ferramentas. Após a definição da visão foi, então, realizado o desenvolvimento das ferramentas de auxílio à gestão multi-projeto na organização. A concretização deste trabalho resultou no desenvolvimento de três ferramentas de auxílio à gestão multi-projeto na unidade. Estas ferramentas tornam o processo de gestão de projetos mais simples e fácil de assimilar, requerendo apenas alguns inputs por parte dos colaboradores. Estas ferramentas estão apoiadas nos pilares do lean, e deste modo estão vocacionadas para reduzir o desperdício, promover a melhoria contínua, aumentar o desempenho global dos vários atores nos projetos de modo a entregar mais valor e qualidade superior com menores custos. Acima de tudo, valorizar o trabalho dos colaboradores, tornando-os mais eficientes, eficazes, motivados e comprometidos com a organização.

Seleção de ferramenta para avaliação do desempenho ambiental de produtos: estudo de caso na indústria automóvel

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica

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.

Determinant factors of turnover versus permanence of portuguese repatriates: an exploratory study

The study seeks to identify the determinant factors of the repatriate’s decision to remain or leave the company after repatriation, in a convenience sample of 40 Portuguese returnees working in companies based in Portugal. The main results were as follows: (1) there are seven factor categories: (a) salaries and benefits; (b) possibility of promotion, development, professional development; (c) organizational support (during and after the international mission) recognition of work; (d) economic and social atmosphere of the company, (e) good relationship with leadership; (f) convenience and/or personal / family well-being and; (g) external alternatives; (2) the main factors leading to permanence are (a) possibility of promotion, development and professional development and; (b) the existence of personal and family well-being / convenience; (3) the main factors leading to abandonment are (a) lack of organizational support and recognition of work performed; (b) lack of possibility of promotion, development and professional development and; (c) lack of personal / family well-being / convenience. Globally, the study suggests that the factors leading to permanence are very similar to those that lead to abandonment, although in reverse.

Utilização de Cabos de alta Temperatura em linhas Aéreas em Média Tensão

A presente dissertação teve como objetivo fazer uma análise da viabilidade técnica da utilização dos condutores de alta temperatura nas linhas aéreas de MT, identificar vantagens, analisar inconvenientes, e estabelecer um comparativo a custos médios com as soluções convencionais. Foi efetuado o estudo de um caso real da EDP Distribuição que consistia na necessidade do aumento da capacidade de transporte de energia da linha aérea a 15 kV Espinho-Sanguedo. Neste foi ponderada a solução onde se poderia efetuar passagem de linha simples para linha dupla em alumínio-aço (AA) 160 mm2 ou a solução alternativa e inovadora de substituição dos condutores existentes por condutores de alta temperatura ACCC 182 mm2. Para isso foram efetuados cálculos e também criada uma ferramenta de apoio à decisão, para validação dos mesmos, com o intuito de mais tarde poder ser aplicada nas linhas aéreas em Média Tensão em todo o país e, sempre que necessário, se possa fazer um estudo de ponderação técnica de forma sistemática e estruturada. Neste trabalho estão identificadas as vantagens, foram relatados os inconvenientes, e estabeleceu-se um comparativo a custos médios da utilização de condutores de alta temperatura com as soluções convencionais. Antes de poder ser realizado um estudo do caso concreto da Linha aérea Espinho-Sanguedo foi necessário um aprofundamento do estado da arte no que diz respeito à comparação entre o cabo de alta temperatura ACCC e o cabo convencional ACSR, sendo este o mais utilizado nas linhas aéreas em MT. Os cabos de alta temperatura trouxeram inovações neste tema de transporte de energia, e como tal surgiu a necessidade de um estudo mais aprofundado da sua constituição, destacando o seu núcleo formado pelo compósito de fibra de carbono e fibra de vidro. Foi também analisado vantagens e desvantagens do cabo de alta temperatura e até mesmo situações onde a sua aplicação poderá ser vantajosa, de modo a tirar proveito das suas caraterísticas em que se destacam altas temperaturas de funcionamento e flechas reduzidas. Para elaborar um projeto de uma linha aérea em média tensão é necessário considerar a legislação em vigor, os aspetos ambientais e económicos, respeitando e garantindo as premissas do cálculo elétrico e mecânico. Economicamente este tipo de cabo (ACCC) é mais dispendioso do que os convencionais, no entanto o estudo realizado permitiu perceber que a sua implementação técnica é vantajosa em linhas aéreas de elevada capacidade de transporte de energia, sobretudo nos casos onde serão necessárias instalar linhas duplas ou linhas simples de seções elevadas. Devido às suas caraterísticas mecânicas, estes cabos permitem melhorar as linhas na sua dimensão, podendo diminuir o número de apoios a instalar, podendo diminuir a robustez dos apoios e permitir maior facilidade na montagem. Estas vantagens traduzem-se em menores impactos ambientais e permitem sobretudo reduzir os constrangimentos com os proprietários dos terrenos onde os apoios são implantados.

Enhancing Agent Mediated Electronic Markets with Ontology Matching Services and Social Network Support

Os Mercados Eletrónicos atingiram uma complexidade e nível de sofisticação tão elevados, que tornaram inadequados os modelos de software convencionais. Estes mercados são caracterizados por serem abertos, dinâmicos e competitivos, e constituídos por várias entidades independentes e heterogéneas. Tais entidades desempenham os seus papéis de forma autónoma, seguindo os seus objetivos, reagindo às ocorrências do ambiente em que se inserem e interagindo umas com as outras. Esta realidade levou a que existisse por parte da comunidade científica um especial interesse no estudo da negociação automática executada por agentes de software [Zhang et al., 2011]. No entanto, a diversidade dos atores envolvidos pode levar à existência de diferentes conceptualizações das suas necessidades e capacidades dando origem a incompatibilidades semânticas, que podem prejudicar a negociação e impedir a ocorrência de transações que satisfaçam as partes envolvidas. Os novos mercados devem, assim, possuir mecanismos que lhes permitam exibir novas capacidades, nomeadamente a capacidade de auxiliar na comunicação entre os diferentes agentes. Pelo que, é defendido neste trabalho que os mercados devem oferecer serviços de ontologias que permitam facilitar a interoperabilidade entre os agentes. No entanto, os humanos tendem a ser relutantes em aceitar a conceptualização de outros, a não ser que sejam convencidos de que poderão conseguir um bom negócio. Neste contexto, a aplicação e exploração de relações capturadas em redes sociais pode resultar no estabelecimento de relações de confiança entre vendedores e consumidores, e ao mesmo tempo, conduzir a um aumento da eficiência da negociação e consequentemente na satisfação das partes envolvidas. O sistema AEMOS é uma plataforma de comércio eletrónico baseada em agentes que inclui serviços de ontologias, mais especificamente, serviços de alinhamento de ontologias, incluindo a recomendação de possíveis alinhamentos entre as ontologias dos parceiros de negociação. Este sistema inclui também uma componente baseada numa rede social, que é construída aplicando técnicas de análise de redes socias sobre informação recolhida pelo mercado, e que permite melhorar a recomendação de alinhamentos e auxiliar os agentes na sua escolha. Neste trabalho são apresentados o desenvolvimento e implementação do sistema AEMOS, mais concretamente: • É proposto um novo modelo para comércio eletrónico baseado em agentes que disponibiliza serviços de ontologias; • Adicionalmente propõem-se o uso de redes sociais emergentes para captar e explorar informação sobre relações entre os diferentes parceiros de negócio; • É definida e implementada uma componente de serviços de ontologias que é capaz de: • o Sugerir alinhamentos entre ontologias para pares de agentes; • o Traduzir mensagens escritas de acordo com uma ontologia em mensagens escritas de acordo com outra, utilizando alinhamentos previamente aprovados; • o Melhorar os seus próprios serviços recorrendo às funcionalidades disponibilizadas pela componente de redes sociais; • É definida e implementada uma componente de redes sociais que: • o É capaz de construir e gerir um grafo de relações de proximidade entre agentes, e de relações de adequação de alinhamentos a agentes, tendo em conta os perfis, comportamento e interação dos agentes, bem como a cobertura e utilização dos alinhamentos; • o Explora e adapta técnicas e algoritmos de análise de redes sociais às várias fases dos processos do mercado eletrónico. A implementação e experimentação do modelo proposto demonstra como a colaboração entre os diferentes agentes pode ser vantajosa na melhoria do desempenho do sistema e como a inclusão e combinação de serviços de ontologias e redes sociais se reflete na eficiência da negociação de transações e na dinâmica do mercado como um todo.

Análise e implementação de melhorias no serviço Pós-Venda na área automóvel

No âmbito da unidade curricular de Dissertação/Projeto/Estágio, pertencente ao segundo ano do Mestrado em Engenharia Mecânica – Ramo de Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto, o presente trabalho foi desenvolvido no Grupo JAP, Grupo do setor automóvel, desenvolvido especificamente no serviço pós-venda. Numa realidade bastante diferente de outros tempos onde havia grandes margens com a venda de produtos, hoje a realidade é bem diferente. Num contexto de competição global onde as margens são mais reduzidas, o serviço pós-venda, onde o cliente é acompanhado desde da compra até o fim de vida do produto, constitui uma fonte de receitas relevante bem como um diferenciador chave dentre as empresas de revenda automóvel. Por estas razões, são cada vez mais as empresas que seguem a filosofia Lean, orientando toda a sua estrutura produtiva no sentido de atingir zero desperdícios, sem interferir com a qualidade do produto final. A realização deste projeto teve como objetivo o desenvolvimento e adequação de ferramentas de melhoria e apoio ao serviço pós-venda no Grupo. Com a elaboração deste trabalho, pretende-se fazer uma análise a todo o processo do serviço pós-venda, identificando os problemas que ocorrem ao longo do processo e desenvolver um plano de ações de melhoria, utilizando para isso as ferramentas da metodologia Lean. Em primeiro lugar, fez-se uma análise do processo do serviço pós-venda e do serviço do armazém de peças, onde foram identificados alguns pontos de melhoria e recolhidos as primeiras informações para uma análise mais aprofundada de cada problema. Posteriormente, estabeleceu-se um plano de ações para eliminar ou minimizar os desperdícios encontrados no processo, aumentar a produtividade e a qualidade do serviço prestado ao cliente, e procedeu-se à implementação das melhorias. Após a implementação das melhorias, fez-se uma avaliação das mesmas e constatou-se um aumento de produtividade, uma redução de desperdícios e um aumento dos índices de qualidade. Em suma uma melhoria no serviço prestado ao cliente.

Politicization of non-political events

Spatial analysis and social network analysis typically take into consideration social processes in specific contexts of geographical or network space. The research in political science increasingly strives to model heterogeneity and spatial dependence. To better understand and geographically model the relationship between “non-political” events, streaming data from social networks, and political climate was the primary objective of the current study. Geographic information systems (GIS) are useful tools in the organization and analysis of streaming data from social networks. In this study, geographical and statistical analysis were combined in order to define the temporal and spatial nature of the data eminating from the popular social network Twitter during the 2014 FIFA World Cup. The study spans the entire globe because Twitter’s geotagging function, the fundamental data that makes this study possible, is not limited to a geographic area. By examining the public reactions to an inherenlty non-political event, this study serves to illuminate broader questions about social behavior and spatial dependence. From a practical perspective, the analyses demonstrate how the discussion of political topics fluсtuate according to football matches. Tableau and Rapidminer, in addition to a set basic statistical methods, were applied to find patterns in the social behavior in space and time in different geographic regions. It was found some insight into the relationship between an ostensibly non-political event – the World Cup - and public opinion transmitted by social media. The methodology could serve as a prototype for future studies and guide policy makers in governmental and non-governmental organizations in gauging the public opinion in certain geographic locations.

Subliminal Exposure to Empathy Primes: A New Method to Reduce Intergroup Bias?

An abundant literature has demonstrated the benefits of empathy for intergroup relations (e.g., Batson, Chang, Orr, & Rowland, 2002). In addition, empathy has been identified as the mechanism by which various successful prejudice-reduction procedures impact attitudes and behaviour (e.g., Costello & Hodson, 2010). However, standard explicit techniques used in empathy-prejudice research have a number of potential limitations (e.g., resistance; McGregor, 1993). The present project explored an alternative technique, subliminally priming (i.e., outside of awareness) empathy-relevant terms (Study 1), or empathy itself (Study 2). Study 1 compared the effects of exposure to subliminal empathy-relevant primes (e.g., compassion) versus no priming and priming the opposite of empathy (e.g., indifference) on prejudice (i.e., negative attitudes), discrimination (i.e., resource allocation), and helping behaviour (i.e., willingness to empower, directly assist, or expect group change) towards immigrants. Relative to priming the opposite of empathy, participants exposed to primes of empathy-relevant constructs expressed less prejudice and were more willingness to empower immigrants. In addition, the effects were not moderated by individual differences in prejudice-relevant variables (i.e., Disgust Sensitivity, Intergroup Disgust-Sensitivity, Intergroup Anxiety, Social Dominance Orientation, Right-wing Authoritarianism). Study 2 considered a different target category (i.e., Blacks) and attempted to strengthen the effects found by comparing the impact of subliminal empathy primes (relative to no prime or subliminal primes of empathy paired with Blacks) on explicit prejudice towards marginalized groups and Blacks, willingness to help marginalized groups and Blacks, as well as implicit prejudice towards Blacks. In addition, Study 2 considered potential mechanisms for the predicted effects; specifically, general empathy, affective empathy towards Blacks, cognitive empathy towards Blacks, positive mood, and negative mood. Unfortunately, using subliminal empathy primes “backfired”, such that exposure to subliminal empathy primes (relative to no prime) heightened prejudice towards marginalized groups and Blacks, and led to stronger expectations that marginalized groups and Blacks improve their own situation. However, exposure to subliminal primes pairing empathy with Blacks (relative to subliminal empathy primes alone) resulted in less prejudice towards marginalized groups and more willingness to directly assist Blacks, as expected. Interestingly, exposure to subliminal primes of empathy paired with Blacks (vs. empathy alone) resulted in more pro-White bias on the implicit prejudice measure. Study 2 did not find that the potential mediators measured explained the effects found. Overall, the results of the present project do not provide strong support for the use of subliminal empathy primes for improving intergroup relations. In fact, the results of Study 2 suggest that the use of subliminal empathy primes may even backfire. The implications for intergroup research on empathy and priming procedures generally are discussed.