The effects of qos level degradation cost on provider selection and task allocation model in telecommunication networks

Firms acquire network capacity from multiple suppliers which offer different Quality of Service (QoS) levels. After acquisition, day-to-day operations such as video conferencing, voice over IP and data applications are allocated between these acquired capacities by considering QoS requirement of each operation. In optimal allocation scheme, it is generally assumed each operation has to be placed into resource that provides equal or higher QoS Level. Conversely, in this study it is showed that former allocation strategy may lead to suboptimal solutions depending upon penalty cost policy to charge degradation in QoS requirements. We model a cost minimization problem which includes three cost components namely capacity acquisition, opportunity and penalty due to loss in QoS

Capacity acquisition and task allocation with tax-band pricing in telecom networks

Bu çalışmada bir şirketin, birden fazla tedarikçiden ağ kapasitesi kiralarken karşılaşılacağı eniyileme problemi incelenmiştir. Problem ele alınırken, bir firmanın veri ağları üzerinde gerçekleştirebileceği işler sabit zamanlı ve sabit boyutlu işler olmak üzere başlıca iki kategoriye ayrılmıştır. Bu iki kategorideki işlerin ihtiyaç duydukları zaman ve bant genişlikleri ile kalite gereksinimleri oldukça farklıdır. Bu nedenle çalışmada; farklı fiyat, kalite ve görev dağılımlarının firmaların optimal davranışını nasıl etkilediği analiz edilmiştir. Problemin karmaşıklığını biraz olsun azaltmak amacıyla, kaynak ve talep hazır olduğu sürece, kapasite için bir üst limit bulunmadığı ve kapasitenin limitsiz olduğu varsayılmıştır. Firmaların bu maliyet en küçültme problemi modellenirken, Courcoubetis ve diğerlerinin (2000a) önerdiği her bir tedarikçinin doğru parçalarından oluşan dışbükey doğrusal amaç fonksiyonuna sahip olduğu kademeli (tax-band) fiyatlandırma politikası dikkate alınmış ve amaç fonksiyonu iki tür maliyeti yansıtacak şekilde oluşturulmuştur. Bu maliyetlerden ilki, tedarikçilerin farklı fiyat seviyelerini yansıtan satın alma maliyetidir. İkinci maliyet ise, son teslim tarihlerinin kaçırılması veya vadelerin geçirilmesi, kalitenin düşmesinden kaynaklanan maliyetler ve karar merci bilinçli olarak hizmet niteliği düzeyini düşürdüğünde veya başka bir tedarikçiye yöneldiğinde meydana gelen hizmet niteliği değişim maliyeti gibi olası fırsat maliyetleridir. Ayrıca, gevşetilmiş problemin çözümünde daha iyi bir alt sınır elde etmek için Genelleştirilmiş Bender Ayrıştırma (Generalized Bender’s Decompomposition – GBD) algoritması uygulanmıştır.    Anahtar Kelimeler: Telekomünikasyon ağları, hizmet niteliği, kademeli (tax-band) fiyatlandırma.Usage of data networks encompasses not only the traditional data applications but also newer applications such as real-time audio/video streaming, voice over TCP/IP, real-time transactions, asynchronous messaging and other batch transactions over digital networks. Each application has different capacity and quality of service (QoS) requirements. Each is affected differently by network reliability and speed. Major network providers have already started efforts to accommodate the QoS demand generated by these applications. Providers charge differently for the capacity they sell. For example, Internet service providers (ISPs) offer a combination of fixed price for a fixed maximum bandwidth (all-you-can-send) or pay per hour (or minute) for again a maximum bandwidth. Wireless phone companies charge for text messaging based on bytes sent. Certain calling plans offer different per minute charges for phone conversations depending on when the call is placed. A firm uses data networks to perform and support business operations, which we will call tasks. For example, a videoconference is a type of task, so is a remote web site update. The obvious commonality is that both tasks require network resources. A network resource is characterized by its capacity (bandwidth and duration) and QoS. We assume that the contract signed between the firm and the provider specifies the amount of bandwidth and quality guaranteed at a given time. Duration specifies the period during which the resource is available. There are two types of costs associated with using data networks. The first one is the resource (i.e., bandwidth, capacity) acquisition cost. The second is the opportunity cost incurred due to insufficient quality realized in performing certain tasks such as video conferencing. Given a heterogeneous set of tasks and resources that differ in bandwidth and quality requirements, it might be in the firm's best interest to use either multiple providers or sign multiple contracts with different bandwidth and quality requirements. For example, while resources with lower quality can be used for data applications, more expensive resources might be utilized for real-time applications with high QoS requirements. Therefore, the problem that the firm has to solve is a cost minimization problem that reflects a trade off between the cost of acquiring resources and the opportunity cost of degradation in realized quality of tasks performed. The quality of service of the resource affects the customer in two ways. First, size-fixed tasks might be delayed beyond acceptable deadlines. Second, the realized quality of a time-fixed task such as a videoconference might be unacceptable creating an opportunity cost for the customer. In general, opportunity cost reflects the importance of a task. The more important the task is, the higher the penalty for not achieving desired targets (such as audio or visual quality). The decision maker will minimize the total cost by considering the trade-off among these costs when assigning tasks to resources. In our study we formulate a cost minimization problem subject to QoS and capacity constraints. We consider the tax-band pricing scheme suggested by Courcoubetis et al. (2000a) in which each supplier has a convex piecewise-linear cost function for each resource offered. Courcoubetis et al. (2000a) claim that tax-band pricing reduces bursty traffic since customers are likely to reduce such demand to avoid paying more. Suppliers in general would prefer having more customers with less capacity demand rather than fewer customers with high capacity demand. Given this pricing structure the customer has to decide how much capacity to acquire and how to allocate tasks. For tractability we relax the due date constraints and assume that all tasks and resources are available at time zero. We also assume that real-time applications have desired transmission rates and any deviation from that creates an opportunity cost for the customer. In spirit, this is the same objective function used in Kasap et al. (2007) that trades the quality cost with the capacity cost but the cost structure for capacity is quite different in this problem. In this study, firstly, we present tax-band pricing. Secondly, a formulation and a solution procedure based on GBD are described.  Keywords: Telecommunication networks, quality of service (QoS), tax-band pricing

A decision support model for long-term investment planning of electricity generation from the perspective of generation companies

Tez (Doktora)-- İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016Merkezi bir yapıda elektrik arzının güvenli bir şekilde sağlanabilmesi için araştırmacılar; pek çok elektrik üretimi genişleme planlaması (Generation Expansion Planning - GEP) modelli geliştirmişlerdir. Bu modellerde, genellikle, ekonomik kriterler göz önüne alınarak, 10-30 yıllık bir planlama ufkunda, güvenirlik kriterleri dâhilinde talep artışını karşılayacak ilave kurulu güç kapasitelerin inşası için en uygun teknolojiyi, kapasite boyutunu, yatırımın zamanlamasını en düşük maliyetle belirleyecek bir kapasite planı elde edilmektedir. Fakat günümüzde, elektrik piyasalarının serbestleştirilerek rekabete açılması, elektrik enerji sistemlerinin işletilmesinde ve organizasyonunda büyük değişimler yaratmıştır. Serbestleştirilmiş elektrik üretim sektörünün genişleme planlamasını, iki aşamada ele almak mümkündür. İlk aşamada bireysel yatırımcılar, yatırım planlarını karlarını maksimize edecek şekilde piyasa yapısına uygun olarak gerçekleştirmektedir. Planlama sürecinin ikinci aşamasında ise genellikle mevcut iletim kaynakları bilgilerine erişimi olan, kuralları belirli bağımsız sistem işletmecisi, yatırımcıların bireysel yatırım planlarını değerlendirmektedir. Sistem işletmecisinin sorumluluğundaki ikinci aşamayı yatırım planlarının onaylanması ve koordinasyon süreci şeklinde adlandırmak mümkündür. İkinci aşamanın sonucunda önerilen yatırımlar onaylanır veya reddedilir. Bazı durumlarda bireysel yatırımcıların yatırım tekliflerini revize etmelerine bir fırsat sağlamak amacıyla iki aşama arasında tekrarlı mekanizmalar olabilir. Dünyadaki elektrik piyasası serbestleştirme eğilimlerine paralel olarak, Türkiye elektrik piyasasında 2006 – 2009 yılları arasında yaşanan geçiş sürecinin ardından merkezi yapıdan liberal bir yapıya geçiş için büyük adımlar atılmıştır. Türkiye gibi serbestleşme sürecinin devam ettiği elektrik piyasalarında; bireysel yatırımcının bakış açısıyla modellenmiş, yatırımcının hâlihazırda mevcut santrallerinin ve yeni yatırımlarının karlılıklarını dikkate alacak, yatırım planlama modellerine ihtiyaç vardır. Bu nedenle doktora tezinin odak noktası; serbestleştirilmiş bir elektrik piyasasında, elektrik üretim şirketlerinin bağımsız sistem operatörüne sunacakları bireysel yatırım planlarını oluşturdukları elektrik enerjisi üretimi genişleme planlamasının birinci aşamasıdır. Yürütülen kapsamlı literatür taraması sonucunda, serbestleştirilmiş elektrik piyasaları için geliştirilen modellerin; elektrik üretimi genişleme planlaması problemlerinin çözümünde, spot elektrik piyasasındaki fiyatları dikkate aldığı tespit edilmiştir. Fakat Türkiye elektrik piyasası yeniden yapılandırılırken Pennsylvania New Jersey Maryland (PJM), New York, New England ve Kaliforniya elektrik piyasaları gibi dünyada pek çok örneği bulunan, elektrik ticaretinin ikili anlaşmalar ve organize piyasalar ile yürütüldüğü melez bir piyasa yapısı hedeflenmiştir. Farklı elektrik toptan satış piyasalarının bir arada bulunduğu melez elektrik piyasalarında, elektrik üretimi genişleme planlaması problemlerinde hangi piyasadaki fiyata göre planlamanın yapılacağı önemlidir. Çünkü uzun dönemde, fiyatlar benzer artış eğilimi gösterse de farklı seviyelerde seyretmektedirler. Bu durumda seçilen fiyata göre yatırımın fizibilitesi farklılık göstermektedir. Doktora tezinde, serbest elektrik enerjisi üreticisinin bireysel yatırım planlarını oluştururken karşılaştığı optimizasyon problemi; güç satışının ikili anlaşmalar ve Gün Öncesi Piyasası (spot piyasa) aracılığı ile gerçekleştirildiği bir elektrik toptan satış piyasasında, yatırım kararlarıyla birlikte üreticinin hâlihazırda mevcut üretim birimlerine ilişkin iyileştirme kararları verilebilecek şekilde modellenmiş ve çözüm önerileri sunulmuştur. Serbest elektrik enerjisi üreticilerinin farklı elektrik toptan satış piyasalarındaki faaliyetlerini dikkate alarak bireysel yatırım karar problemlerini inceleyen bir çalışmaya rastlanmamış olması tezin özgün değerlerinden biridir. Serbest elektrik enerjisi üreticisi perspektifinden ele alınan uzun dönemli yatırım karar probleminde; üreticinin faaliyetlerini gerçekleştirirken hidroelektrik, rüzgâr, doğalgaz ve linyit (kömür) kaynaklı olmak üzere dört farklı elektrik enerjisi üretim teknolojisini kullanacağı kabul edilmiştir. Diğer elektrik enerjisi üretim teknolojileri de değerlendirmeye alınmak istendiği durumlarda, tezde yer alan uzun dönemli yatırım planlama modellerine, ilgili teknolojilerin elektrik enerjisi üretimini etkileyen teknolojik kısıtları ilave edilebilir. Bu durumda üretim portföyüne dâhil edilmesi düşünülen farklı santral türüne ait teknolojik kısıtlar haricinde modellerin temel yapısı aynı kalacaktır. Bu çerçevede, 10 yıllık planlama ufku için üç farklı uzun dönemli yatırım planlama modeli geliştirilmiştir. Tez içerisinde "Serbest elektrik enerjisi üreticisi için yatırım planlama modeli" şeklinde adlandırılan ilk model; planlama ufku boyunca bir yıllık periyotlarla aday üretim birimi yatırım kararlarının ve ekonomik ömrünü dolduran üretim birimlerine ilişkin iyileştirme kararlarının verilebildiği karma tamsayılı doğrusal programlama modelidir. Modelin karma tamsayılı yapısı sayesinde elektrik enerjisi üretim teknolojilerinin kesikli doğası dikkate alınabilmektedir. Serbest elektrik enerjisi üreticisinin hâlihazırda mevcut üretim birimlerinin ve yeni yatırımlarının karlılıkları ve farklı elektrik toptan satış piyasasındaki işlemleri geliştirilen bu modele dâhil edilmiştir. Doktora tezi kapsamında geliştirilen ikinci model "serbest elektrik enerjisi üreticisi için orta vadeli planlamaları dikkate alan yatırım planlama modeli" şeklinde adlandırılmıştır. Planlama ufkunda kısa alt dönemlerin varlığı planlama riskini, özellikle Türkiye gibi değişim ve dönüşümün devam ettiği elektrik piyasalarında, azaltmaktadır. Tezde yer alan ilk modele ek olarak, önerilen ikinci modelde planlama ufku yıl ve ay olmak üzere iki alt periyottan oluşmaktadır. Geliştirilen bu modelde planlama ufkunun bir aylık kısa alt dönemlere ayrılmış olması; serbest elektrik enerjisi üreticisinin uzun vadeli yatırım planlarıyla birlikte toplam karın beklenen değeri üzerinde etkili orta vadeli bakım çizelgeleme ve satış stratejisi çerçevesinde oluşturulmuş orta vadeli satış planlama kararlarının değerlendirilmesine imkân vermektedir. Yürütülen literatür taraması sonucunda serbest elektrik enerjisi üreticilerinin uzun dönemli yatırım planlama kararlarıyla birlikte orta vadeli satış planlama ve bakım çizelgeleme karar problemlerini inceleyen bir çalışmaya rastlanmamış olması tezin özgün değerlerinden bir diğeridir. Doktora tezinin amacı doğrultusunda geliştirilen son model, "serbest elektrik enerjisi üreticisi için bulanık yatırım planlama modeli" şeklinde adlandırılmıştır. Serbest elektrik enerjisi üreticisi ve üreticinin uzun dönemli yatırım kararları içinde bulunduğu çevreden bağımsız düşünülemez. Ekonomik çevredeki ve elektrik enerjisi endüstrisindeki değişimler, serbest elektrik enerjisi üreticisinin optimal amaç fonksiyonu değerini etkileyecektir. Böyle bulanık bir çevrede serbest elektrik enerjisi üreticisinin mevcut karlılığını ve mevcut maliyet durumunu iyileştirmek amacıyla, amaç fonksiyonunu maksimize veya minimize etmek yerine, kesin olarak (crisply) tanımlanamayan bir amaç fonksiyonu istek düzeyine ulaşmasının modellenmesi daha gerçekçi olacaktır. Ekonomik çevredeki ve elektrik enerjisi endüstrisindeki bulanıklıklara ek olarak; serbest elektrik enerjisi üreticisinin faaliyet gösterdiği coğrafyada doğa koşullarındaki değişim, özellikle yenilenebilir kaynakları kullanan santrallerin elektrik enerjisi üretim miktarını etkilemektedir. Türkiye küresel iklim değişikliğinden, özellikle su kaynakları bakımından ciddi şekilde olumsuz etkilenmesi beklenen Akdeniz Havzası'nda bulunmaktadır. İklim değişikliğinin yarattığı yaz sıcaklıklarındaki artış, kış yağışlarındaki azalış ve yüzey sularının kaybı nedeniyle, Türkiye'nin hidroelektrik potansiyelinin önemli bir bölümünün bulunduğu Güney, Güneydoğu ve Batı bölgelerinde kuraklık gibi aşırı hava olaylarının sıklığının, şiddetinin ve süresinin artması beklenmektedir. Ayrıca, yatırımcılar gerekli görüldüğünde kredi olanaklarını kullanarak veya öz sermayeleri ile yatırım bütçelerinde belirli bir artışa tolerans gösterebilecek şekilde planlamalarını yapmaktadırlar. Serbest elektrik enerjisi üreticisinin amaç fonksiyonu ile hidroelektrik güç çıktısı ve bütçe kısıtlarındaki bulanıklıklar nedeniyle, doktora tezi kapsamında, son olarak, bulanık amaç fonksiyonlu ve bulanık kısıtlayıcılı orta vadeli planlamaları dikkate alan uzun dönemli yatırım planlaması modeli geliştirilmiş ve Zimmermann yaklaşımı kullanılarak çözülmüştür. Literatürde iklim değişikliğinin hidroelektrik üretim miktarı ve planlanan hidroelektrik yatırımların finansal performansı üzerindeki potansiyel etkileri incelenmiştir. Fakat literatür taraması sonucunda, iklim değişikliğinin oluşturduğu tehdit karşısında hidroelektrik yatırımlarının diğer elektrik enerjisi üretim teknolojileri ile ikamesini inceleyen bir çalışmaya rastlanmamıştır. Hidroelektrik üretim birimlerinin güç çıktı miktarına ilişkin bulanıklık, diğer bir deyişle kuraklık beklentisi arttıkça serbest elektrik enerjisi üreticilerinin uzun dönemli yatırım planlama karalarındaki değişimin incelenmesi tezin özgün değerlerinden bir diğeridir. Tez kapsamında geliştirilen modeller GAMS 23.5 programında kodlanmış ve serbest elektrik enerjisi üreticisinin uzun dönemli yatırım planlama modelinin farklı parametre değerleri için koşularak senaryo (duyarlılık) analizleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, GAMS 23.5 programında CPLEX Academic Studio 12.0.1 çözücüsü kullanılarak elde edilen çözüm sonuçları sayesinde serbest elektrik enerjisi üreticisinin karar verici mercilerine: hangi aday üretim birimine ne kadar kapasiteyle ne zaman yatırım yapılması, ekonomik ömrünü dolduran hangi üretim biriminin iyileştirileceği (rehabilite edileceği), hangi üretim biriminin ne zaman ne kadar güç üretmesi, üretilen gücün ne kadarının hangi elektrik toptan satış piyasasında satılması ve hangi üretim biriminin ne zaman bakıma alınması gibi stratejik planlama sorularının yanıtları sunulabilmektedir.Electrical power is vital for all societies, all economies and for daily lives of human beings. Moreover, unlike other products, electricity cannot be stored in large quantities, and should be consumed as soon as it is produced. Electrical power generation systems are obliged to meet constantly the growing electricity demand. On the other hand, the electricity needed for economic growth and social development should be continuously supplied to the consumers in sufficient amounts, in high quality, in economically affordable and environmentally sustainable conditions. In order to meet the growing demand for electricity, a good strategic planning for the growth of the electrical power system is critical. However, in the face of economic uncertainty, electrical power capacity investment decisions are high risky. The possible regulatory decisions may affect the expected income and amortization of the investments. Therefore, electrical power capacity investment decisions are partially or completely irreversible under changing market conditions. For managing these risks, researchers employ the Generation Expansion Planning (GEP) problem. Usually in a planning horizon of 10-30 years, and within the given reliability criteria, the capacity schedule (timing, sizing and technology of new power plant additions) that meets the projected load demand is acquired by the solution of GEP problem. In a vertically integrated electricity market structure, GEP has been solved centrally. In the centralized approach, GEP has been carried out by considering economic criteria, and by establishing models to determine the most appropriate technology, capacity size and timing of the additional installed capacity for meeting the growing demand at the lowest cost. However, in last two decades in many countries, the deregulation of electrical power industry has emerged. In order to ensure more efficient electrical power industry, many countries liberalized their electricity markets. Transformation from monopolies to the competitive electricity markets has created major changes in the organization and operation of the electrical power systems. Therefore, assumptions and solution approaches of GEP problems has changed. In decentralized approach, the exercise of GEP can be carried in two stages. Now, the individual investors undertake the first stage of GEP. In this stage, the individual investors make their own investment plans so as to maximize their long-term profits. In the second stage, the central authority approves or rejects the individual investment plans of investors. This central authority is generally an independent system operator (ISO) that operates and manages the transmission lines, and specifies security and reliability standards and guidelines. In some cases, there may be repetitive mechanism between the two phases in order to provide an opportunity to revise the investment proposals of individual investors. The focus of this dissertation is the first stage of GEP in a deregulated electrical power industry. Therefore, this dissertation presents some modeling frameworks for generation capacity investment planning applicable to any independent investor firm. The objective of the generation capacity investment planning is the maximization of the total present value of the investor's profit at the end of the planning horizon. The proposed modeling frameworks consider the long-term decision making process of investor firms and the discrete nature of generation capacity addition. It is assumed that the investor is willing to invest in four different technologies, namely, gas-fired, coal (lignite)-fired and hydroelectric power plants and wind turbines. The developed models are generic enough to accommodate other technologies within certain modifications in the operational constraints. Also, at the end of existing generation units' useful life, refurbishment decisions are employed. In this way, conversion of old units to the units with lower operation costs and/or green house gases emissions is modeled. The electricity markets that are emerged as a result of deregulation trends in the world could be categorized in three different types: market pools (PoolCos), bilateral contract (BC) markets and hybrid markets (HMs). In a PoolCo, such as a day-ahead market (DAM), an Independent System Operator (ISO) operates and manages the entire system, and maintains its reliability by clearing the market according to the bids from both the sellers (the generation companies) and the buyers (the retailers). In other words, in a PoolCo different generation companies (GenCos) compete not for specific customers but for the right to supply energy to the grid. BCs are flexible market models where the participants can specify and negotiate the terms and conditions of trading agreements. In a HM, the participants can directly sign bilateral contracts with others and/or bid in the PoolCos. The conducted extensive literature review reveals the fact that GEP problems that are exercised by decentralized approach, only consider the prices at the spot markets (PoolCos). Although bilateral contracts and spot market prices have similar increase trends in the long-term, usually, they are at different levels. Due to the different levels of electricity prices in different markets, the feasibility of generation capacity investments vary according to the selected market price for the calculations. Therefore, at a HM where electrical power trade is carried out with bilateral contracts and organized markets (spot markets), it is important to make GEP according to which market price. In parallel with the electricity market liberalization trends in the world, major steps have been taken for the liberalization of Turkish electricity market after the transition period between 2006 and 2009. The electrical power industry deregulation in Turkey has aimed a hybrid electricity market structure such as in Pennsylvania New Jersey Maryland (PJM), New York, New England and California electricity markets. In this dissertation, a long-term generation capacity investment problem of an independent GenCo faces in an environment where there exists a hybrid electricity market such as in Turkey is modeled and solved. To the best of our knowledge, there is no study that considers operations of GenCos in bilateral contract and day-ahead markets together for long-term individual generation capacity investment planning of a GenCo. Considering the already published works in the literature, the proposed models in this PhD thesis is novel in the sense that the operations of the GenCo in bilateral contract and day-ahead markets are incorporated in the GenCo's long-term investment planning by using shortly time steps. In this way, long-term sales strategy of the GenCo is considered in long-term investment planning. Furthermore, usage of yearly and monthly time steps minimize the overall risks associated with the long-term planning by helping the decision makers to revise their investment plans against changes in the context of a continuing deregulation process. In the dissertation, three different long-term generation capacity investment model for 10-year planning horizon are developed. All tests were performed on a 2.67 GHz Intel I5 processor with 4 GB RAM, running 64-bit Windows. Three different mathematical models in the dissertation were implemented in GAMS 23.5 using the CPLEX Academic Studio 12.0.1 solver. The solutions of these models provide essential strategic planning information to the decision makers of the GenCos such as in which planning period which generation technology should be invested for how much capacity, in which planning period which generation unit should generate how much power, in which wholesale electricity market how much of the generated power should be sold and, finally which existing generation unit should be rehabilitated at the end of its economical life. In the dissertation, the first model named as "a long-term investment planning model for the independent GenCo" is a mixed integer linear programming model that provides investment decisions for candidate generation units and rehabilitation decisions for existing units by using yearly periods during the planning horizon. By using binary decision variables in the mathematical model formulation, discrete unit sizes of generation technologies have been considered in long-term investment planning of the GenCo. The profitability of already existing generation units and new capacity additions, and electricity wholesale transactions of the GenCo have been included in the mathematical model. The second model in the PhD dissertation is named as "a long-term investment planning model that considers mid-term planning for the independent GenCo". In the context of deregulation such as in Turkey, not only the long-term risks are high but also medium-term risks are high. In order to minimize the overall risks associated with long-term planning, a monthly time-step is employed in this model. Moreover, splitting planning horizon into monthly sub-periods allows mid-term planning decisions such as power sales and generation unit maintenance planning to be taken along with investment decisions. In addition, the proposed model is novel in the sense that mid-term power sales and generation unit maintenance planning decisions could be taken along with investment decisions within the framework of the GenCo's long-term investment planning problem. The last model developed for the purpose of the PhD dissertation is named as "a fuzzy long-term investment planning model for the independent GenCo". The long-termed investment decisions of the GenCo cannot be examined without considering the environment, where the GenCo do business. The changes in the economic environment and in the energy industry would affect supply and demand in the electricity market. Therefore, those changes would affect the optimal value of the GenCo's objective function. In such a fuzzy environment, decision maker of the independent GenCo might not want to actually maximize present value of its total profit. Therefore aiming to reach some aspiration levels which may not even be definable crisply would be more realistic. In addition to the fuzziness in the economic environment, changes in the nature affect especially energy output of power plants using renewable energy sources. Turkey is located in the Mediterranean Basin that is predicted to be severely affected by the adverse effects of global climate change, particularly in terms of water resources. It is expected that water resources of Turkey are threatened by climate change impacts such as an increase in summer temperatures, a decrease in winter precipitation particularly in western provinces, a loss of surface waters, an increase in the frequency of droughts, land degradation, coastal erosion and floods. Also, it is expected that the frequency, intensity and duration of extreme weather events such as drought will increase in the South, Southeast and West regions where the important part of Turkey's hydroelectric potential exist. Hence, the expected maximum energy output of hydroelectric units becomes fuzzy. In addition to the fuzziness in the energy output of hydroelectric units, GenCos generally can tolerate some increase in their investment budgets during long-term investment planning. Due to the fuzziness in the objective function, budget and maximum hydroelectric output constraints of the GenCo's long-term investment planning problem,

Telekom ağlarında kademeli fiyatlandırmayla kapasite kiralanması ve iş dağılımı

Bu çalışmada bir şirketin, birden fazla tedarikçiden ağ kapasitesi kiralarken karşılaşılacağı eniyileme problemi incelenmiştir. Problem ele alınırken, bir firmanın veri ağları üzerinde gerçekleştirebileceği işler sabit zamanlı ve sabit boyutlu işler olmak üzere başlıca iki kategoriye ayrılmıştır. Bu iki kategorideki işlerin ihtiyaç duydukları zaman ve bant genişlikleri ile kalite gereksinimleri oldukça farklıdır. Bu nedenle çalışmada; farklı fiyat, kalite ve görev dağılımlarının firmaların optimal davranışını nasıl etkilediği analiz edilmiştir. Problemin karmaşıklığını biraz olsun azaltmak amacıyla, kaynak ve talep hazır olduğu sürece, kapasite için bir üst limit bulunmadığı ve kapasitenin limitsiz olduğu varsayılmıştır. Firmaların bu maliyet en küçültme problemi modellenirken, Courcoubetis ve diğerlerinin (2000a) önerdiği her bir tedarikçinin doğru parçalarından oluşan dışbükey doğrusal amaç fonksiyonuna sahip olduğu kademeli (tax-band) fiyatlandırma politikası dikkate alınmış ve amaç fonksiyonu iki tür maliyeti yansıtacak şekilde oluşturulmuştur. Bu maliyetlerden ilki, tedarikçilerin farklı fiyat seviyelerini yansıtan satın alma maliyetidir. İkinci maliyet ise, son teslim tarihlerinin kaçırılması veya vadelerin geçirilmesi, kalitenin düşmesinden kaynaklanan maliyetler ve karar merci bilinçli olarak hizmet niteliği düzeyini düşürdüğünde veya başka bir tedarikçiye yöneldiğinde meydana gelen hizmet niteliği değişim maliyeti gibi olası fırsat maliyetleridir. Ayrıca, gevşetilmiş problemin çözümünde daha iyi bir alt sınır elde etmek için Genelleştirilmiş Bender Ayrıştırma (Generalized Bender’s Decompomposition – GBD) algoritması uygulanmıştır