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.

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

Prognostic modelling of breast cancer patients: a benchmark of predictive models with external validation

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e de Computadores – Sistemas Digitais e Percepcionais pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

Finding a school technological partner: a multicriteria method for school information system producer selection

The choice of an information systems is a critical factor of success in an organization's performance, since, by involving multiple decision-makers, with often conflicting objectives, several alternatives with aggressive marketing, makes it particularly complex by the scope of a consensus. The main objective of this work is to make the analysis and selection of a information system to support the school management, pedagogical and administrative components, using a multicriteria decision aid system – MMASSITI – Multicriteria Method- ology to Support the Selection of Information Systems/Information Technologies – integrates a multicriteria model that seeks to provide a systematic approach in the process of choice of Information Systems, able to produce sustained recommendations concerning the decision scope. Its application to a case study has identi- fied the relevant factors in the selection process of school educational and management information system and get a solution that allows the decision maker’ to compare the quality of the various alternatives.

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.

Estudo sobre Reabilitação Interior de Reservatórios para Água Potável

No presente relatório é apresentado um estudo, realizado na forma de estágio curricular, na empresa Águas do Douro e Paiva, S.A., doravante AdDP, entre 31 de Janeiro e 31 de Julho de 2014, sobre reabilitação interior de reservatórios para água potável. Inicialmente é feito um enquadramento ao tema, com uma abordagem às características genéricas dos reservatórios de água potável e às principais patologias que se verificam no interior desses reservatórios. De seguida, são detalhadas as principais técnicas de reabilitação interior existentes, de acordo com o tipo de patologias encontradas. Como complemento a esse estudo, são apresentados os principais fornecedores e os produtos mais utilizados em cada fase da reabilitação, de acordo com a pesquisa realizada e com as reuniões presenciadas. Por fim, são ainda apresentadas, as principais considerações a ter em conta na lavagem e desinfeção de reservatórios. Atendendo à problemática em causa, foi desenvolvida uma ficha técnica para cada reservatório que, além da sistematização das características principais, tem o objetivo de registar todas as intervenções de reabilitação ou de conservação que possam ocorrer no mesmo. Para tal, foi feito um acompanhamento dos problemas e intervenções verificadas, e surgiu, ainda, a oportunidade de acompanhar o processo de lançamento a concurso das obras de reabilitação que surgiram dessa caracterização. Por fim, foi explorada a componente de gestão patrimonial de infraestruturas, com o desenvolvimento de uma matriz de risco qualitativa, específica para aplicação aos reservatórios da AdDP, com o objetivo de constituir uma ferramenta de apoio à decisão e planeamento das intervenções de reabilitação interior. Embora fora do contexto da reabilitação interior de reservatórios, é de assinalar a importante experiência proporcionada no acompanhamento da obra de alargamento do sistema multimunicipal de abastecimento de água ao concelho de Amarante, que incluiu a instalação de conduta e construção de duas estações elevatórias.

Gestão de produto PREMFIRE – sistema de informação geográfica 3D para apoio ao combate a incêndios.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica.

MCDA applied to performance appraisal of short-haul truck drivers: a case study in a portuguese trucking company

Performance appraisal increasingly assumes a more important role in any organizational environment. In the trucking industry, drivers are the company's image and for this reason it is important to develop and increase their performance and commitment to the company's goals. This paper aims to create a performance appraisal model for trucking drivers, based on a multi-criteria decision aid methodology. The PROMETHEE and MMASSI methodologies were adapted using the criteria used for performance appraisal by the trucking company studied. The appraisal involved all the truck drivers, their supervisors and the company's Managing Director. The final output is a ranking of the drivers, based on their performance, for each one of the scenarios used. The results are to be used as a decision-making tool to allocate drivers to the domestic haul service.

Scenarios Generation for Multi-Agent simulation of Electricity Markets based on Intelligent Data Analysis

This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

Upper Ontology for Multi-Agent Energy Systems’ Applications

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors research group has developed three multi-agent systems: MASCEM, which simulates the electricity markets; ALBidS that works as a decision support system for market players; and MASGriP, which simulates the internal operations of smart grids. To take better advantage of these systems, their integration is mandatory. For this reason, is proposed the development of an upper-ontology which allows an easier cooperation and adequate communication between them. Additionally, the concepts and rules defined by this ontology can be expanded and complemented by the needs of other simulation and real systems in the same areas as the mentioned systems. Each system’s particular ontology must be extended from this top-level ontology.

Particle Swarm Optimization of Electricity Market Negotiating Players Portfolio

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets), which performs realistic simulations of the electricity markets. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from each market context. However, it is still necessary to adequately optimize the players’ portfolio investment. For this purpose, this paper proposes a market portfolio optimization method, based on particle swarm optimization, which provides the best investment profile for a market player, considering different market opportunities (bilateral negotiation, market sessions, and operation in different markets) and the negotiation context such as the peak and off-peak periods of the day, the type of day (business day, weekend, holiday, etc.) and most important, the renewable based distributed generation forecast. The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from the Iberian operator – MIBEL.

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.

Electricity Markets Portfolio Optimization using a Particle Swarm Approach

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. However, it is still necessary to adequately optimize the player’s portfolio investment. For this purpose, this paper proposes a market portfolio optimization method, based on particle swarm optimization, which provides the best investment profile for a market player, considering the different markets the player is acting on in each moment, and depending on different contexts of negotiation, such as the peak and offpeak periods of the day, and the type of day (business day, weekend, holiday, etc.). The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from the Iberian operator – OMIE.

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

No encontro comigo e com os outros

No presente Relatório apresenta-se o Projeto “No Encontro Comigo e Com os Outros”, desenvolvido com um grupo de mães de pessoas com deficiência intelectual. Este Projeto propõe uma resposta de apoio e de partilha num grupo de mães, visando o estabelecimento de relações em grupo, para que se reflita de forma autónoma nos problemas comuns. Desta forma, este Projeto, para além de propor encontros de apoio emocional, aponta para o envolvimento das mães nas atividades institucionais da Associação que os filhos frequentam. Os desafios colocados às famílias com filhos com deficiência fundamentaram o desenvolvimento de um Projeto em Educação e Intervenção Social, enquanto promotor de reflexão e de autonomia. Neste sentido, todo o Projeto posicionou-se, metodologicamente, na Investigação Ação-Participativa, onde, com as pessoas, se recolheu e analisou toda a informação que conduzia aos problemas e necessidades evidenciados. A finalidade deste projeto, e todos os objetivos propostos, foram, assim, ao encontro dos problemas e necessidades priorizados pelos intervenientes, propondo-se, a partir de um conjunto de ações, alcançar uma nova realidade. Desta forma, os resultados obtidos com o Projeto foram satisfatórios, por ter contribuído para o estabelecimento de laços entre as mães, por ter fomentando a partilha e a reflexão acerca dos problemas vivenciados e por ter envolvido as mesmas nos processos institucionais. Deficiência, Família, Grupo de Apoio, Partilha, Relação.