Um algoritmo heurístico para solução de problemas de grande escala de localização de instalações com hierarquias

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.Muitos sistemas que oferecem serviços de atendimento, distribuição ou coleta, são constituídos por diferentes tipos de instalações, apresentando algum relacionamento hierárquico entre as mesmas. Assim, o objetivo deste trabalho é discutir e resolver de forma aproximada, uma classe de problemas de localização de instalações com dois níveis de hierarquias, incluindo problemas de grande escala. Dentre os problemas práticos que podem ser resolvidos com a técnica proposta, estão sistemas para tratamento de saúde, compostos por hospitais e postos de saúde. Nestes sistemas os clientes devem buscar tratamento em um posto de saúde ou diretamente em um hospital, sendo que uma fração q dos clientes atendidos inicialmente em um posto de saúde são transferidos para um hospital para complementar o tratamento. Também podem ser resolvidos os problemas que envolvem produção/distribuição de mercadorias, como aqueles compostos por fábricas e armazéns. Neste caso, mercadorias são transportadas das fábricas para os clientes, passando ou não por armazéns intermediários. Os problemas são modelados de forma que os custos com transporte, entre as instalações do primeiro e segundo nível, podem diferir dos custos com transporte entre os clientes e as instalações. Além disto, não são consideradas as capacidades das instalações e cada cliente tem sua localização e demanda bem definidos, sendo atendido por exatamente uma instalação do primeiro ou segundo nível. Em qualquer caso, busca-se minimizar os custos com transporte ou transporte e abertura das instalações, caso as quantidades destas não estejam impostas pelo problema. Em linhas gerais a técnica proposta utiliza um algoritmo conhecido por Forward p-Median para gerar uma solução inicial para o problema. Neste algoritmo utiliza-se uma versão modificada do algoritmo de Teitz e Bart, para o problema das p-medianas. Sobre esta solução inicial, são então efetuadas melhorias que incluem procedimentos de troca. A avaliação da qualidade das soluções obtidas é feita com o uso de limites inferiores, obtidos através de relaxação Lagrangeana

Modelo de decisão integrado para a priorização multiestágio de projetos de distribuição considerando a qualidade da energia elétrica

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2013.O presente trabalho aborda o problema de priorização dos projetos de melhoria e expansão do sistema de distribuição de energia elétrica, cujo foco é a maximização do valor do portfólio corporativo. Esse problema combinatório multiobjetivo é estruturado na forma de um modelo de decisão, formulado por meio de programação matemática binária, cuja solução envolve uma técnica de otimização bioinspirada, combinada a um conjunto de métodos de análise multicritério que buscam subsidiar o processo decisório da empresa. A primeira etapa faz uso do algoritmo genético multiobjetivo NSGA-II para obter um conjunto de portfólios Pareto-Ótimos, onde os projetos são selecionados e alocados em um horizonte de planejamento multiestágio, de acordo com os objetivos e restrições do problema. Os objetivos estão associados aos critérios de valor dos portfólios, os quais consideram os impactos financeiros potenciais dos projetos, o número de consumidores atendidos, as condições operacionais das instalações elétricas e a qualidade da energia elétrica no sistema de distribuição. As restrições envolvem a disponibilidade orçamentária e as relações de condicionamento e excludência entre os projetos. Na segunda etapa, os métodos de análise multicritério SMART e TOPSIS são utilizados para determinar os ranques das atratividades dos portfólios, incorporando o perfil das preferências dos decisores por meio dos pesos dos critérios, os quais são obtidos pelos métodos ROC e AHP. Os estudos de caso demonstram o comportamento da prioridade dos projetos nos portfólios não somente quando a qualidade da energia e o desempenho operacional são incluídos na análise, mas também em função da variação dos pesos dos critérios de planejamento. A metodologia proposta permite auxiliar na prospecção de investimentos estratégicos e contribuir para um melhor planejamento do sistema de distribuição Abstract : This work tackles the problem of project selection for the improvement of power distribution systems, which is part of the utilities planning task. The developed model is composed by a multi-objective optimization module and a multi-criteria decision support module. The first finds the Pareto-optimal portfolios, by using the multi-objective genetic algorithm NSGA-II to select and allocate the projects in a multistage planning horizon, according to the problem objectives and constraints. The latter, based on both TOPSIS and SMART multicriteria techniques, searches for the most appropriate project portfolio for the utility, considering the decision maker profile embedded into the model by the ROC and AHP weights. The optimization and decision making models take into account aspects of power quality, operational performance, number of consumers, and potential financial impacts of the projects. The presented case studies show the choice of priority projects not only when power quality and operational performance are included in the analysis, but also when the weights of planning criteria are changed. The proposed method helps in raising strategic investments and allows for better distribution system planning