885 resultados para programação não-linear inteira
Resumo:
Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Ciência e Tecnologia Animal - FEIS
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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O objetivo do presente trabalho é a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo (FPO), onde existe a necessidade de se considerar as variáveis de controle associadas aos taps de transformadores em-fase e chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt como variáveis discretas e existe a necessidade da limitação, e/ou até mesmo a minimização do número de ações de controle. Neste trabalho, o problema de FPO será abordado por meio de três estratégias. Na primeira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Programação Não Linear com Variáveis Contínuas e Discretas (PNLCD) para a minimização de perdas ativas na transmissão; são propostas três abordagens utilizando funções de discretização para o tratamento das variáveis discretas. Na segunda proposta, considera-se que o problema de FPO, com os taps de transformadores discretos e bancos de capacitores e reatores shunts fixos, possui uma limitação no número de ações de controles; variáveis binárias associadas ao número de ações de controles são tratadas por uma função quadrática. Na terceira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Otimização Multiobjetivo. O método da soma ponderada e o método ε-restrito são utilizados para modificar os problemas multiobjetivos propostos em problemas mono-objetivos. As variáveis binárias associadas às ações de controles são tratadas por duas funções, uma sigmoidal e uma polinomial. Para verificar a eficácia e a robustez dos modelos e algoritmos desenvolvidos serão realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras. Todos os algoritmos e modelos foram implementados em General Algebraic Modeling System (GAMS) e os solvers CONOPT, IPOPT, KNITRO e DICOPT foram utilizados na resolução dos problemas. Os resultados obtidos confirmam que as estratégias de discretização são eficientes e as propostas de modelagem para variáveis binárias permitem encontrar soluções factíveis para os problemas envolvendo as ações de controles enquanto os solvers DICOPT e KNITRO utilizados para modelar variáveis binárias não encontram soluções.
Desenvolvimento da célula base de microestruturas periódicas de compósitos sob otimização topológica
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This thesis develops a new technique for composite microstructures projects by the Topology Optimization process, in order to maximize rigidity, making use of Deformation Energy Method and using a refining scheme h-adaptative to obtain a better defining the topological contours of the microstructure. This is done by distributing materials optimally in a region of pre-established project named as Cell Base. In this paper, the Finite Element Method is used to describe the field and for government equation solution. The mesh is refined iteratively refining so that the Finite Element Mesh is made on all the elements which represent solid materials, and all empty elements containing at least one node in a solid material region. The Finite Element Method chosen for the model is the linear triangular three nodes. As for the resolution of the nonlinear programming problem with constraints we were used Augmented Lagrangian method, and a minimization algorithm based on the direction of the Quasi-Newton type and Armijo-Wolfe conditions assisting in the lowering process. The Cell Base that represents the composite is found from the equivalence between a fictional material and a preescribe material, distributed optimally in the project area. The use of the strain energy method is justified for providing a lower computational cost due to a simpler formulation than traditional homogenization method. The results are presented prescription with change, in displacement with change, in volume restriction and from various initial values of relative densities.
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A alta e crescente participação da energia eólica na matriz da produção traz grandes desafios aos operadores do sistema na gestão da rede e planeamento da produção. A incerteza associada à produção eólica condiciona os processos de escalonamento e despacho económico dos geradores térmicos, uma vez que a produção eólica efetiva pode ser muito diferente da produção prevista. O presente trabalho propõe duas metodologias de otimização do escalonamento de geradores térmicos baseadas em Programação Inteira Mista. Pretende-se encontrar soluções de escalonamento que minimizem as influências negativas da integração de energia eólica no sistema elétrico. Inicialmente o problema de escalonamento de geradores é formulado sem considerar a integração da energia eólica. Posteriormente foi considerada a penetração da energia eólica no sistema elétrico. No primeiro modelo proposto, o problema é formulado como um problema de otimização estocástico. Nesta formulação todos os cenários de produção eólica são levados em consideração no processo de otimização. No segundo modelo, o problema é formulado como um problema de otimização determinística. Nesta formulação, o escalonamento é feito para cada cenário de produção eólica e no fim determina-se a melhor solução por meio de indicadores de avaliação. Foram feitas simulações para diferentes níveis de reserva girante e os resultados obtidos mostraram que a alta participação da energia eólica na matriz da produção põe em causa a segurança e garantia de produção devido às características volátil e intermitente da produção eólica e para manter os mesmos níveis de segurança é preciso dispor no sistema de capacidade reserva girante suficiente capaz de compensar os erros de previsão.
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O principal objetivo deste trabalho foi avaliar, com a ajuda da Programação Inteira, as conseqüências do uso da Programação Linear com posterior arredondamento das respostas, com ênfase na regulação de florestas eqüiâneas. Para isto, um problema de regulação florestal simplificado foi idealizado e resolvido pelo modelo I, por meio de Programação Linear, Programação Linear com posterior arredondamento e Programação Inteira. Ao final, concluiu-se que o arredondamento das respostas obtidas pelo modelo resolvido por Programação Linear levou a uma solução inviável para o problema de regulação proposto. O mesmo não ocorreu com o modelo de Programação Inteira, que apresentou um plano de regulação factível e otimizado, mostrando que, do ponto de vista matemático, respostas com arredondamento da solução de modelos de Programação Linear não devem ser adotadas.
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This work deals with a problem of mixed integer optimization model applied to production planning of a real world factory that aims for hydraulic hose production. To optimize production planning, a mathematic model of MILP Mixed Integer Linear Programming, so that, along with the Analytic Hierarchy process method, would be possible to create a hierarchical structure of the most import criteria for production planning, thus finding through a solving software the optimum hose attribution to its respective machine. The hybrid modeling of Analytic Hierarchy Process along with Linear Programming is the focus of this work. The results show that using this method we could unite factory reality and quantitative analysis and had success on improving performance of production planning efficiency regarding product delivery and optimization of the production flow
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This work deals with a problem of mixed integer optimization model applied to production planning of a real world factory that aims for hydraulic hose production. To optimize production planning, a mathematic model of MILP Mixed Integer Linear Programming, so that, along with the Analytic Hierarchy process method, would be possible to create a hierarchical structure of the most import criteria for production planning, thus finding through a solving software the optimum hose attribution to its respective machine. The hybrid modeling of Analytic Hierarchy Process along with Linear Programming is the focus of this work. The results show that using this method we could unite factory reality and quantitative analysis and had success on improving performance of production planning efficiency regarding product delivery and optimization of the production flow
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The present work had as objective uses a model of lineal programming algorithm to optimize the use of the water in the District of Irrigation Baixo Acarau-CE proposing the best combination of crop types and areas established of 8,0 ha. The model aim maximize the net benefit of small farmer, incorporating the constraints in water and land availability, and constraints on the market. Considering crop types and the constraints, the study lead to the following conclusions: 1. The water availability in the District was not a limiting resources, while all available land was assigned in six of the seven cultivation plans analyzed. Furthermore, water availability was a restrictive factor as compared with land only when its availability was made to reduce to 60% of its actual value; 2. The combination of soursop and melon plants was the one that presented the largest net benefit, corresponding to R$ 5,250.00/ha/yr. The planting area for each crop made up to 50% of the area of the plot; 3. The plan that suggests the substitution of the cultivation of the soursop, since a decrease in annual net revenue of 5.87%. However, the plan that contemplates the simultaneous substitution of both soursop and melon produced the lowest liquid revenue, with reduction of 33.8%.
Resumo:
Dissertação de mestrado em Engenharia Industrial
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A Investigação Operacional vem demonstrando ser uma valiosa ferramenta de gestão nos dias de hoje em que se vive num mercado cada vez mais competitivo. Através da Programação Linear pode-se reproduzir matematicamente um problema de maximização dos resultados ou minimização dos custos de produção com o propósito de auxiliar os gestores na tomada de decisão. A Programação Linear é um método matemático em que a função objectivo e as restrições assumem características lineares, com diversas aplicações no controlo de gestão, envolvendo normalmente problemas de utilização dos recursos disponíveis sujeitos a limitações impostas pelo processo produtivo ou pelo mercado. O objectivo geral deste trabalho é o de propor um modelo de Programação Linear para a programação ou produção e alocação de recursos necessários. Optimizar uma quantidade física designada função objectivo, tendo em conta um conjunto de condicionalismos endógenas às actividades em gestão. O objectivo crucial é dispor um modelo de apoio à gestão contribuindo assim para afectação eficiente de recursos escassos à disposição da unidade económica. Com o trabalho desenvolvido ficou patente a importância da abordagem quantitativa como recurso imprescindível de apoio ao processo de decisão. The operational research has proven to be a valuable management tool today we live in an increasingly competitive market. Through Linear Programming can be mathematically reproduce a problem of maximizing performance or minimizing production costs in order to assist managers in decision making. The Linear Programming is a mathematical method in which the objective function and constraints are linear features, with several applications in the control of management, usually involving problems of resource use are available subject to limitations imposed by the production process or the market. The overall objective of this work is to propose a Linear Programming model for scheduling or production and allocation of necessary resources. Optimizing a physical quantity called the objective function, given a set of endogenous constraints on management thus contributing to efficient allocation of scarce resources available to the economic unit. With the work has demonstrated the importance of the quantitative approach as essential resource to support the decision process.