Stratégies d'optimisation multi-objectif pour la conception et le déploiement de chaînes logistiques hydrogène

L'hydrogène est l'un des vecteurs énergétiques les plus prometteurs dans la recherche d'un mix énergétique plus durable. Plusieurs études et feuilles de route ont été réalisées sur le potentiel d'une économie « hydrogène » et ont identifié que même si de nombreuses technologies requisessont déjà disponibles aujourd'hui, le déploiement d'infrastructures hydrogène constitue la tâche la plus difficile de son développement, dont la mesure où on doit atteindre des coûts compétitifs et avoir l'acceptation du marché. La conception de la chaîne logistique de l’hydrogène (HSC), enparticulier à des fins de mobilité, implique une série de décisions importantes à différents niveaux (sources d'énergie, production, transport et stockage) et peut être considérée comme un problème multi-échelle et multi-période avec plusieurs parties prenantes. L'objectif de ce travail est de proposer un cadre méthodologique pour aborder le problème de conception de la HSC de manière complémentaire au travail proposé dans le travail de doctorat de (Sofia de Leon Almaraz, 2014) dans lequel une formulation multi-objectif a été mise en œuvre via la méthodologie - contrainte pour obtenir le front de Pareto, en optimisant trois objectifs en même temps : le coût journalier total, le potentiel de réchauffement global et un indice de risque de sécurité. Une analyse de sensibilité basée sur un plan d'expérience en utilisant les méthodes de plan factoriel et surface de réponse a été réalisée pour identifier les principaux paramètres (facteurs) et leur interaction affectant le critère économique, soit le coût journalier total (TDC) (réponse), englobant les coûts capitaux et opérationnels. Cette analyse de sensibilité souligne que la demande est de loin le paramètre le plus important qui conditionne fortement le critère TDC, de sorte que davantage d'efforts sont nécessaires pour modéliser l'incertitude de la demande de façon homogène. Dans la formulation initiale de la conception de la HSC, la taille du problème liée au nombre de variables binaires conduit souvent à des difficultés pour résoudre le problème. Dans ce travail, le potentiel des algorithmes génétiques (GA) via une variante de NSGA-II est exploré pour faire face à la formulation multi-objectif, afin de produire automatiquement le front de Pareto. La formulation du modèle a ensuite été étendue pour tenir compte de l'incertitude de la demande, ce qui donne plus de robustesse à l'approche proposée. Deux études de cas soutiennent cette analyse : d'abord au niveau régional, les résultats de la conception de la HSC pour l'ancienne région Midi-Pyrénées obtenus avec les deux modèles sont comparés. Les solutions obtenues par GA présentent le même ordre de grandeur que celles obtenues avec MILP (Programmation Linéaire en Nombres Entiers) dans le problème mono-critère, mais de meilleures solutions de compromis sont produites dans la formulation multi-objectif et des résultats plus flexibles sont obtenues avec la modélisation de l’incertitude de demande. Puis l’écosystème aéroportuaire, Tarbes-Lourdes, a été étudié : l'infrastructure aéroportuaire est une étude de cas intéressante, car un aéroport est une source d'émissions qui affectent le climat à cause des émissions générées par les activités faites à l'intérieur et à l'extérieur du périmètre de l'aéroport, liées à l’opération et utilisation de l’aéroport. Enfin, une analyse post-optimale sur une solution de compromis de la HSC est réalisée sur la base d'une évaluation sociale, via deux analyses coûts-bénéfices (CBA) d'un point de vue social (SCBA) et gouvernemental (subventions et taxes), montrant que l'incorporation d'externalités aide à financer une proportion importante des coûts. L'approche SCBA pour le déploiement de l'hydrogène intègre les avantages sociétaux induits à travers la réduction des émissions de gaz à effet de serre, la réduction de la pollution atmosphérique mais aussi les coûts sociaux par l'augmentation de la consommation de platine

Digital marketing, elements of the public sector competition value chain in Barranquilla, (Colombia)

La organización en la actualidad están obligadas a generar mayores beneficios a sus consumidores para lograr mayor posicionamiento en el mercado, eso depende del manejo de factores de competitividad internos y externos que predominan en las organizaciones medianas en el sector de la publicidad digital en Barranquilla. El objetivo de esta investigación fue describir el marketing digital del sector publicitario. La investigación es descriptiva con diseño no experimental y transversal. La muestra estuvo conformada por 15 empresas, cumpliendo los criterios: Empresa mediana, con departamento de Marketing digital, domiciliada en Barranquilla. Los resultados fueron descripción el marketing digital del sector publicitario, de acuerdo a los factores internos y externos en estas empresas presentan donde existe una consistencia moderada en la dinámica de respuesta de la empresa ante factores externos y viceversa. Se concluyó que las empresas de este sector requieren de estrategias que promuevan el desarrollo de los indicadores internos de competitividad que respondan a los factores cambiantes externo.The organization is currently forced to generate greater benefits to its consumers to achieve greater market positioning, that depends on the management of internal and external competitiveness factors that predominates in medium-sized organizations in the digital advertising sector in Barranquilla. The objective of this research was to describe the digital marketing of the advertising sector. The research is descriptive with non-experimental and transversal design. The sample was composed by 15 companies, fulfilling the criteria: Medium company, with department of Digital Marketing, placed in Barranquilla. The results were a description digital marketing of the advertising sector, according of the internal and external factors in these companies present where there is a moderate consistency in the dynamics of the company’s response to external factors and vice versa. It was concluded that companies in this sector have difficulties in strategies that promote the development of internal competitiveness indicators that respond to changing external factors

Experimental Evaluation of Growing and Pruning Hyper Basis Function Neural Networks Trained with Extended Information Filter

In this paper we test Extended Information Filter (EIF) for sequential training of Hyper Basis Function Neural Networks with growing and pruning ability (HBF-GP). The HBF neuron allows different scaling of input dimensions to provide better generalization property when dealing with complex nonlinear problems in engineering practice. The main intuition behind HBF is in generalization of Gaussian type of neuron that applies Mahalanobis-like distance as a distance metrics between input training sample and prototype vector. We exploit concept of neuron’s significance and allow growing and pruning of HBF neurons during sequential learning process. From engineer’s perspective, EIF is attractive for training of neural networks because it allows a designer to have scarce initial knowledge of the system/problem. Extensive experimental study shows that HBF neural network trained with EIF achieves same prediction error and compactness of network topology when compared to EKF, but without the need to know initial state uncertainty, which is its main advantage over EKF

Shortest Route at Dynamic Location with Node Combination-Dijkstra Algorithm

Abstract— Online transportation has become a basic requirement of the general public in support of all activities to go to work, school or vacation to the sights. Public transportation services compete to provide the best service so that consumers feel comfortable using the services offered, so that all activities are noticed, one of them is the search for the shortest route in picking the buyer or delivering to the destination. Node Combination method can minimize memory usage and this methode is more optimal when compared to A* and Ant Colony in the shortest route search like Dijkstra algorithm, but can’t store the history node that has been passed. Therefore, using node combination algorithm is very good in searching the shortest distance is not the shortest route. This paper is structured to modify the node combination algorithm to solve the problem of finding the shortest route at the dynamic location obtained from the transport fleet by displaying the nodes that have the shortest distance and will be implemented in the geographic information system in the form of map to facilitate the use of the system. Keywords— Shortest Path, Algorithm Dijkstra, Node Combination, Dynamic Location (key words