Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.

The berth allocation problem at port terminals : a column generation framework

Le problème d'allocation de postes d'amarrage (PAPA) est l'un des principaux problèmes de décision aux terminaux portuaires qui a été largement étudié. Dans des recherches antérieures, le PAPA a été reformulé comme étant un problème de partitionnement généralisé (PPG) et résolu en utilisant un solveur standard. Les affectations (colonnes) ont été générées a priori de manière statique et fournies comme entrée au modèle %d'optimisation. Cette méthode est capable de fournir une solution optimale au problème pour des instances de tailles moyennes. Cependant, son inconvénient principal est l'explosion du nombre d'affectations avec l'augmentation de la taille du problème, qui fait en sorte que le solveur d'optimisation se trouve à court de mémoire. Dans ce mémoire, nous nous intéressons aux limites de la reformulation PPG. Nous présentons un cadre de génération de colonnes où les affectations sont générées de manière dynamique pour résoudre les grandes instances du PAPA. Nous proposons un algorithme de génération de colonnes qui peut être facilement adapté pour résoudre toutes les variantes du PAPA en se basant sur différents attributs spatiaux et temporels. Nous avons testé notre méthode sur un modèle d'allocation dans lequel les postes d'amarrage sont considérés discrets, l'arrivée des navires est dynamique et finalement les temps de manutention dépendent des postes d'amarrage où les bateaux vont être amarrés. Les résultats expérimentaux des tests sur un ensemble d'instances artificielles indiquent que la méthode proposée permet de fournir une solution optimale ou proche de l'optimalité même pour des problème de très grandes tailles en seulement quelques minutes.

Entwicklung und Anwendung einer Kraftwerks- und Speichereinsatzoptimierung für die Untersuchung von Energieversorgungsszenarien mit hohem Anteil erneuerbarer Energien in Deutschland

In dieser Arbeit wurde ein gemischt-ganzzahliges lineares Einsatzoptimierungsmodell für Kraftwerke und Speicher aufgebaut und für die Untersuchung der Energieversorgung Deutschlands im Jahre 2050 gemäß den Leitstudie-Szenarien 2050 A und 2050 C ([Nitsch und Andere, 2012]) verwendet, in denen erneuerbare Energien einen Anteil von über 85 % an der Stromerzeugung haben und die Wind- und Solarenergie starke Schwankungen der durch steuerbare Kraftwerke und Speicher zu deckenden residualen Stromnachfrage (Residuallast) verursachen. In Szenario 2050 A sind 67 TWh Wasserstoff, die elektrolytisch aus erneuerbarem Strom zu erzeugen sind, für den Verkehr vorgesehen. In Szenario 2050 C ist kein Wasserstoff für den Verkehr vorgesehen und die effizientere Elektromobilität hat einen Anteil von 100% am Individualverkehr. Daher wird weniger erneuerbarer Strom zur Erreichung desselben erneuerbaren Anteils im Verkehrssektor benötigt. Da desweiteren Elektrofahrzeuge Lastmanagementpotentiale bieten, weisen die Residuallasten der Szenarien eine unterschiedliche zeitliche Charakteristik und Jahressumme auf. Der Schwerpunkt der Betrachtung lag auf der Ermittlung der Auslastung und Fahrweise des in den Szenarien unterstellten ’Kraftwerks’-parks bestehend aus Kraftwerken zur reinen Stromerzeugung, Kraft-Wärme-Kopplungskraftwerken, die mit Wärmespeichern, elektrischen Heizstäben und Gas-Backupkesseln ausgestattet sind, Stromspeichern und Wärmepumpen, die durch Wärmespeicher zum Lastmanagment eingesetzt werden können. Der Fahrplan dieser Komponenten wurde auf minimale variable Gesamtkosten der Strom- und Wärmeerzeugung über einen Planungshorizont von jeweils vier Tagen hin optimiert. Das Optimierungsproblem wurde mit dem linearen Branch-and-Cut-Solver der software CPLEX gelöst. Mittels sogenannter rollierender Planung wurde durch Zusammensetzen der Planungsergebnisse für überlappende Planungsperioden der Kraftwerks- und Speichereinsatz für die kompletten Szenariojahre erhalten. Es wurde gezeigt, dass der KWK-Anteil an der Wärmelastdeckung gering ist. Dies wurde begründet durch die zeitliche Struktur der Stromresiduallast, die wärmeseitige Dimensionierung der Anlagen und die Tatsache, dass nur eine kurzfristige Speicherung von Wärme vorgesehen war. Die wärmeseitige Dimensionierung der KWK stellte eine Begrenzung des Deckungsanteils dar, da im Winter bei hoher Stromresiduallast nur wenig freie Leistung zur Beladung der Speicher zur Verfügung stand. In den Berechnungen für das Szenario 2050 A und C lag der mittlere Deckungsanteil der KWK an der Wärmenachfrage von ca. 100 TWh_th bei 40 bzw. 60 %, obwohl die Auslegung der KWK einen theoretischen Anteil von über 97 % an der Wärmelastdeckung erlaubt hätte, gäbe es die Beschränkungen durch die Stromseite nicht. Desweiteren wurde die CO2-Vermeidungswirkung der KWK-Wärmespeicher und des Lastmanagements mit Wärmepumpen untersucht. In Szenario 2050 A ergab sich keine signifikante CO2-Vermeidungswirkung der KWK-Wärmespeicher, in Szenario 2050 C hingegen ergab sich eine geringe aber signifikante CO2-Einsparung in Höhe von 1,6 % der Gesamtemissionen der Stromerzeugung und KWK-gebundenen Wärmeversorgung. Das Lastmanagement mit Wärmepumpen vermied Emissionen von 110 Tausend Tonnen CO2 (0,4 % der Gesamtemissionen) in Szenario A und 213 Tausend Tonnen in Szenario C (0,8 % der Gesamtemissionen). Es wurden darüber hinaus Betrachtungen zur Konkurrenz zwischen solarthermischer Nahwärme und KWK bei Einspeisung in dieselben Wärmenetze vorgenommen. Eine weitere Einschränkung der KWK-Erzeugung durch den Einspeisevorrang der Solarthermie wurde festgestellt. Ferner wurde eine untere Grenze von 6,5 bzw. 8,8 TWh_th für die in den Szenarien mindestens benötigte Wasserstoff-Speicherkapazität ermittelt. Die Ergebnisse dieser Arbeit legen nahe, das technisch-ökonomische Potential von Langzeitwärmespeichern für eine bessere Integration von KWK ins System zu ermitteln bzw. generell nach geeigneteren Wärmesektorszenarien zu suchen, da deutlich wurde, dass für die öffentliche Wärmeversorgung die KWK in Kombination mit Kurzzeitwärmespeicherung, Gaskesseln und elektrischen Heizern keine sehr effektive CO2 -Reduktion in den Szenarien erreicht. Es sollte dabei z.B. untersucht werden, ob ein multivalentes System aus KWK, Wärmespeichern und Wärmepumpen eine ökonomisch darstellbare Alternative sein könnte und im Anschluss eine Betrachtung der optimalen Anteile von KWK, Wärmepumpen und Solarthermie im Wärmemarkt vorgenommen werden.

A statistical model for sea surface diurnal warming driven by numercial weather predictions fluxes and winds

A statistical model is derived relating the diurnal variation of sea surface temperature (SST) to the net surface heat flux and surface wind speed from a numerical weather prediction (NWP) model. The model is derived using fluxes and winds from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasting (ECMWF) NWP model and SSTs from the Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI). In the model, diurnal warming has a linear dependence on the net surface heat flux integrated since (approximately) dawn and an inverse quadratic dependence on the maximum of the surface wind speed in the same period. The model coefficients are found by matching, for a given integrated heat flux, the frequency distributions of the maximum wind speed and the observed warming. Diurnal cooling, where it occurs, is modelled as proportional to the integrated heat flux divided by the heat capacity of the seasonal mixed layer. The model reproduces the statistics (mean, standard deviation, and 95-percentile) of the diurnal variation of SST seen by SEVIRI and reproduces the geographical pattern of mean warming seen by the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR-E). We use the functional dependencies in the statistical model to test the behaviour of two physical model of diurnal warming that display contrasting systematic errors.

A Lagrangian relaxation approach to a coupled lot-sizing and cutting stock problem

Industrial production processes involving both lot-sizing and cutting stock problems are common in many industrial settings. However, they are usually treated in a separate way, which could lead to costly production plans. In this paper, a coupled mathematical model is formulated and a heuristic method based on Lagrangian relaxation is proposed. Computational results prove its effectiveness. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.

Lot sizing and furnace scheduling in small foundries

A lot sizing and scheduling problem prevalent in small market-driven foundries is studied. There are two related decision levels: (I the furnace scheduling of metal alloy production, and (2) moulding machine planning which specifies the type and size of production lots. A mixed integer programming (MIP) formulation of the problem is proposed, but is impractical to solve in reasonable computing time for non-small instances. As a result, a faster relax-and-fix (RF) approach is developed that can also be used on a rolling horizon basis where only immediate-term schedules are implemented. As well as a MIP method to solve the basic RF approach, three variants of a local search method are also developed and tested using instances based on the literature. Finally, foundry-based tests with a real-order book resulted in a very substantial reduction of delivery delays and finished inventory, better use of capacity, and much faster schedule definition compared to the foundry`s own practice. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Programação estocástica para fundos de pensão

Nesta dissertação discutiremos modelos e métodos de soluções de programação estocástica para resolver problemas de ALM em fundos de pensão. Apresentaremos o modelo de (Drijver et al.), baseado na programação estocástica multiestágios inteira-mista. Um estudo de caso para um problema de ALM será apresentado usando simulação de cenários.

A Bilevel Approach to Transmission Expansion Planning Within a Market Environment

We present a bilevel model for transmission expansion planning within a market environment, where producers and consumers trade freely electric energy through a pool. The target of the transmission planner, modeled through the upper-level problem, is to minimize network investment cost while facilitating energy trading. This upper-level problem is constrained by a collection of lower-level market clearing problems representing pool trading, and whose individual objective functions correspond to social welfare. Using the duality theory the proposed bilevel model is recast as a mixed-integer linear programming problem, which is solvable using branch-and-cut solvers. Detailed results from an illustrative example and a case study are presented and discussed. Finally, some relevant conclusions are drawn.

Planning and Projects of Secondary Electric Power Distribution Systems

This paper proposes a methodology to achieve integrated planning and projects for secondary distribution circuits. The planning model is formulated as a mixed integer nonlinear programming problem (MINLP). In order to resolve this problem, a tabu search (TS) algorithm is used, with a neighborhood structure developed to explore the physical characteristics of specific geographies included in the planning and expansion of secondary networks, thus obtaining effective solutions as well as low operating costs and investments. The project stage of secondary circuits consists of calculating the mechanical efforts to determine the support structures of the primary and secondary distribution systems and determining the types of structures that should be used in the system according to topological and electrical parameters of the network and, therefore, accurately assessing the costs involved in the construction and/or reform of secondary systems. A constructive heuristic based on information of the electrical and topological conditions between the medium voltage and low voltage systems is used to connect the primary systems and secondary circuits. The results obtained from planning and design simulations of a real secondary system of electric energy distribution are presented.

Primary power distribution systems planning taking into account reliability, operation and expansion costs

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Uma abordagem fuzzy para a avaliação técnico-econômica de redes de acesso

O surgimento de novas tecnologias e serviços vem impondo mudanças substanciais ao tradicional sistema de telecomunicações. Múltiplas possibilidades de evolução do sistema fazem da etapa de planejamento um procedimento não só desejável como necessário, principalmente num ambiente de competitividade. A utilização de metodologias abrangentes e flexíveis que possam auxiliar no processo de decisão, fundadas em modelos de otimização, parece um caminho inevitável. Este artigo propõe um modelo de programação linear inteiro misto para ajudar no planejamento estratégico de sistemas de telecomunicações, e em particular da rede de acesso. Os principais componentes de custo e receita são identificados e o modelo é desenvolvido para determinar a configuração da rede (serviços, tecnologias, etc) que maximize a receita esperada pelo operador do sistema. O conceito de números fuzzy é adotado para avaliar o risco técnico-econômico em situações de imprecisão nos dados de demanda. Resultados de experimentos computacionais são apresentados e discutidos.

Um problema de programação da produção numa fundição automatizada

Este trabalho apresenta a modelagem de um problema particular de Programação da Produção numa Fundição Automatizada e sua resolução por um algoritmo de busca heurística, que explora a estrutura do problema.

Joint rolling-horizon scheduling of materials processing and lot-sizing with sequence-dependent setups

A lot sizing and scheduling problem from a foundry is considered in which key materials are produced and then transformed into many products on a single machine. A mixed integer programming (MIP) model is developed, taking into account sequence-dependent setup costs and times, and then adapted for rolling horizon use. A relax-and-fix (RF) solution heuristic is proposed and computationally tested against a high-performance MIP solver. Three variants of local search are also developed to improve the RF method and tested. Finally the solutions are compared with those currently practiced at the foundry.

Relax and fix heuristics to solve one-stage one-machine lot-scheduling models for small-scale soft drink plants

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Transmission system expansion planning by a branch-and-bound algorithm

A branch and bound (B& B) algorithm using the DC model, to solve the power system transmission expansion planning by incorporating the electrical losses in network modelling problem is presented. This is a mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem, and in this approach, the so-called fathoming tests in the B&B algorithm were redefined and a nonlinear programming (NLP) problem is solved in each node of the B& B tree, using an interior-point method. Pseudocosts were used to manage the development of the B&B tree and to decrease its size and the processing time. There is no guarantee of convergence towards global optimisation for the MINLP problem. However, preliminary tests show that the algorithm easily converges towards the best-known solutions or to the optimal solutions for all the tested systems neglecting the electrical losses. When the electrical losses are taken into account, the solution obtained using the Garver system is better than the best one known in the literature.