Portfolio decision analysis for robust project selection and resource allocation

Organizations must take decisions on how to allocate resources to 'go/no-go' projects to maximize the value of their project portfolio. Often these decisions are complicated by several value criteria, multiple resource types and exogenous uncertainties that influence the projects' values. Especially when the number of projects is large, the efficiency of the resource allocation and the quality of the decision making process are likely to benefit from systematic use of portfolio decision analysis. This Dissertation develops and applies novel methods to manage uncertainty in decision analytic models for project portfolio selection. These methods capture incomplete information through sets of feasible model parameter values and use dominance relations to compare portfolios. Based on the computation of all non-dominated portfolios, these methods identify i) robust portfolios that perform well across the range of feasible parameter values and ii) projects that should surely be selected or rejected in the light of the incomplete information. These methods have several implications for project portfolio decision support. Explicit consideration of incomplete information contributes to the reliability of analysis, which is likely to increase the use of portfolio decision analysis in new contexts. Furthermore, cost and time savings in data elicitation may be achieved, because these methods can give robust decision recommendations based on incomplete data and identify projects for which additional information is beneficial. Finally, these methods support consensus building within organizations as different views about projects' quality or exogenous uncertainties can be considered simultaneously to identify projects on which further negotiations should be focused

Monitavoiteoptimoinnin ja erityisesti NIMBUS-menetelmän hyödyntäminen monitavoitteisessa päätöksenteossa

Työssä on käsitelty monitavoiteoptimointia yleisesti, erilaisia monitavoiteoptimointiongelmien ratkaisumenetelmiä, sekä erityisesti NIMBUS-menetelmän hyödyntämistä ongelmanratkaisussa. Työssä on käsitelty aluksi monitavoiteoptimoinnin keskeisiä käsitteitä sekä optimointiongelmien muotoa ja ratkaisua. Tämän jälkeen on esitelty erilaisia monitavoitteisten optimointiongelmien ratkaisumenetelmiä. Ratkaisumenetelmät on jaoteltu neljään osaan riippuen siitä, millaisessa roolissa päätöksentekijä ratkaisuprosessissa on. Jokaisesta menetelmäosasta on valittu yksi ratkaisumenetelmä, jonka toimintaperiaate on esitetty. Ratkaisumenetelmistä on nostettu esille erityisesti NIMBUS-menetelmä, jonka toimintaperiaate on esitetty tarkemmin ja jonka avulla on ratkaistu monitavoiteoptimointiongelma. Työssä on lisäksi esitetty sovelluksia, joissa NIMBUS-menetelmää on hyödynnetty. Aiheeksi on valittu paperin valmistukseen liittyvät monitavoiteongelmat, joista toinen kuvaa paperikoneen vedenjakeluongelmaa ja toinen paperintuotantoongelmaa. Molempien monitavoiteoptimontiongelmien ratkaisussa päätöksentekijä on ollut keskeisessä roolissa

Monikerroksisen perseptroniverkon opetusalgoritmin toteutus ja kokeellinen testaus

Tämän tutkimuksen tavoitteena on tutkia monitavoiteoptimointimenetelmän soveltuvuutta monikerroksisen perseptronineuroverkon koulutuksen tehostamiseen käyttämällä differentiaalievoluutioalgoritmia. Tutkimus vertaa perinteistä yksitavoiteoptimointia monitavoiteoptimointiin ja tarkastelee tästä saatuja tuloksia. Yksitavoiteoptimointi on altis neuronien permutaatio-ongelmalle, jossa kunkin piilokerroksen neuroneiden järjestelymahdollisuudet johtavat useisiin globaaleihin optimiratkaisuihin. Monitavoiteoptimoinnin avulla haetaan ratkaisua tähän ongelmaan ja ensisijaisesti verrataan monitavoiteoptimoinnin hyviä ja huonoja puolia perinteisempään yksitavoiteoptimointiin. Työn tutkimuskysymyksen voi muotoilla seuraavasti: “Miten monitavoiteoptimointi voi parantaa differentiaalievoluutioalgoritmin suorituskykyä monikerroksisen perseptroniverkon koulutuksessa?”. Työ suoritettiin kouluttamalla monikerroksiselle perseptroniverkolle IRIS-datakokoelma. Vertailu suoritettiin yksitavoiteoptimoinnin ja monitavoiteoptimoinnin toteutusten välillä. Toteutus implementoitiin Python-ohjelmointikielellä ensin yksitavoiteoptimoinnille käyttämällä tavoitefunktiona luokittelutarkkuutta ja sitten monitavoiteoptimoinnille käyttämällä tavoitefunktioina luokittelutarkkuutta sekä toisen tavoitefunktion osalta kahta erilaista toteutusta. Tutkimuksessa implementoitiin kokeelliset ohjelmistot, joita voidaan kehittää edelleen tarpeen mukaan. Tulosten suorituskykymittareina käytettiin algoritmien tehokkuutta, luokittelutarkkuutta ja luotettavuutta. Näiden suorituskykymittareiden avulla vertailtiin yksi- ja monitavoiteoptimointimenetelmien suoriutumista toisiinsa nähden. Tutkimuksen hypoteesi on, että monitavoiteoptimointi tehostaa differentiaalievoluutioalgoritmin suorituskykyä monikerroksisen perseptroniverkon koulutuksessa perinteiseen yksitavoiteoptimointiin verrattuna. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että monitavoiteoptimointi ei juurikaan parantanut algoritmin tehokkuutta, vaan parannukset näkyivät etenkin algoritmin luokittelutarkkuudessa ja luotettavuudessa. Monitavoiteoptimointi oli suoritusaikansa ja vaadittavien resurssien puolesta heikompi yksitavoiteoptimointiin verrattuna, mutta monitavoiteoptimointi kykeni saavuttamaan parempia luokittelutarkkuuden optimiarvoja pienemmällä keskihajonnalla kuin yksitavoiteoptimointi. Monitavoiteoptimointi ei poistanut permutaatio-ongelman ilmenemistä, mutta antoi mahdollisia viitteitä permutaatio-ongelman vähentymisestä. Permutaatioongelman ilmeneminen saattoi kuitenkin johtua useasta eri tekijästä. Täten tutkimuksen tulokset tukevat jokseenkin ennen tutkimusta asetettua hypoteesia, joten monitavoiteoptimointia voidaan pitää lisätutkimuksen kannalta lupaavana menetelmänä monikerroksisten perseptroniverkkojen koulutuksessa differentiaalievoluutioalgoritmilla tulevaisuudessa. Tämän tutkimuksen tuloksia voidaan analysoida lisää tulevaisuudessa

Structural optimization of an elevator guide rail

Tässä diplomityössä tutustutaan hissin johteen rakenteeseen ja sen optimointiin. Työn tavoitteena on rakentaa laskentamalli, jota käyttämällä voidaan optimoida rakenteen massaa. Analyysit tehdään ANSYS-elementtimenetelmäohjelmistolla ja optimointi suoritetaan käyttäen SimPro-laskentatyökalua, jonka soveltuvuutta rakenteiden optimointiin selvitetään tämän tutkimuksen myötä. Tutkimuksessa optimoitavat parametrit ovat rakenteeseen liittyviä pituusmittoja ja johteen poikkileikkaus. Rajoittavana tekijänä optimoinneissa toimii johteen taipumasta aiheutuva kulma. Lisäksi on kokeiltu optimoida yhtä aikaa sekä rakenteen massaa että johteen taipumasta syntyvää kulmaa monitavoiteoptimointia käyttäen. Tutkimuksen tuloksina on saatu optimaaliset parametriyhdistelmät suunnittelumuuttujille tapauksiin, joissa suunnittelumuuttujien arvot ovat eri tavoin rajoitettuja. Näiden tulosten pohjalta on tutkittu, kuinka herkkä optimiratkaisu on kunkin suunnittelumuuttujan arvon muutokselle. Optimointiin käytetty SimPro-laskentatyökalu osoittautui helppokäyttöiseksi ja rakenteiden optimointiin soveltuvaksi työkaluksi, jonka avulla saadaan paljon tietoa tutkittavasta ongelmasta

Systeemiteoria ennen ja nyt - systeemit muuttuvassa maailmassa - Hans Blomberg -seminaari, 13-14.5.2013, Brändö, Ahvenanmaa

Säätötekniikan ja systeemiteorian opetus käynnistyi Teknillisessä korkeakoulussa 1950- ja 1960-lukujen taitteessa akateemikko Erkki Laurilan ja professori Hans Blombergin toimesta. Alalle kehittyi vilkasta toimintaa, jolla oli Suomessa kauaskantoisia vaikutuksia niin akateemisessa maailmassa kuin elinkeinoelämässäkin. Professori Blombergin johtama Systeemiteorian laboratorio oli yksi keskeisistä yksiköistä Suomessa ja se toimi TKK:n sähköteknillisellä osastolla ja oli loppuvuosina osa myös TKK:n Yleisen osaston matematiikan laitosta tarjoten systeemiteoriaa yhtenä laitoksen pääaineena. Tämä kirja kuvaa Systeemiteorian laboratorion vaiheita sekä professori Blombergin ja hänen oppilaittensa vaikutusta alan kehittymiseen Suomessa. Kannen kuva esittää laitetta, jonka professori Hans Blomberg suunnitteli ja toteutti väitöskirjatyössään

Monitavoiteoptimointi

Tiivistelmä. Työssä perehdytään monitavoiteoptimoinnin teoreettisiin perusteisiin ja käsitteistöön. Lisäksi esitellään eräänlainen algoritmi ja preferenssipohjainen menetelmä monitavoiteoptimointiongelman ratkaisemiseen

Datalähtöinen monitavoiteoptimointi teollisuudessa

Tiivistelmä. Tutkielman aiheena on koneoppimisella toteutettuun tilastolliseen malliin perustuva teollisen prosessin monitavoiteoptimointi. Esimerkkitapauksena käytetään teräksen nuorrutusprosessin parametrien säätöä tuotteen mekaanisten ominaisuuksien hylkäysriskin ennusteen rajoittamana. Aluksi esitellään monitavoiteoptimointi ja evoluutioalgoritmit yleisellä tasolla, ja kaksi monitavoitteista evoluutioalgoritmia, NSGA-II ja DEMO. Tämän jälkeen esitellään koneoppimiseen perustuva menetelmä, jota ollaan käytetty teräksen mekaanisten ominaisuuksien mallintamiseen, sekä sen toteuttamiseen käytetyt tilastolliset mallit GBM ja GAM. Annetaan lyhyt kuvaus teräksen lämpökäsittelystä ja mekaanisten ominaisuuksien testauksesta. Lopuksi vertaillaan NSGA-II:n ja DEMO:n suoriutumista optimointiongelmasta käyttäen monitavoitteisia rintamametriikoita. Monitavoiteoptimoinnin soveltuvuus nuorrutuskäsittelyn optimointiin todetaan. DEMO toimii kyseisessä ongelmassa paremmin kuin NSGA-II, mutta tämä saattaa johtua mekaanisien ominaisuuksien ennustamiseen valituista menetelmistä

Optimization of the building maintenance resources in municipalities

Kiinteistönhoidon tarkoituksena on kiinteistön ja siihen sisältyvien laitteiden, järjestelmien ja ulkoalueiden hoitaminen. Kuntien kiristyvä taloudellinen tilanne sekä kiinteistönhoidon ympäristön muutokset, joista erityisesti kustannusten kasvu, rakennusten korjausvelan kerääntyminen ja rakennusten ikääntyminen luovat haasteita erityisesti kiinteistönhoidon laadukkaalle ja riittävälle järjestämiselle kunnissa. Kiinteistöhoidon mitoittamisen tehtävänä on löytää erilaisiin kiinteistöihin tehokkaat ja taloudelliset menetelmät, joilla koh- teen kiinteistönhoidon laatu- ja tarvevaatimukset saadaan oikealle tasolle. Kiinteistönhoidon resurssien tar- peenmukainen käyttö ja oikein mitoitettu kiinteistönhoito ovat avainasemassa riittävän kiinteistönhoidon järjestämisessä. Oikein mitoitetun ja suunnitellun kiinteistönhoidon avulla on mahdollista säästää kiinteistön vuotuisissa hoitokuluissa, pidentää kiinteistön ikää sekä tehostaa kiinteistönhoidon ajankäyttöä. Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää miten kiinteistönhoidon resurssien optimoinnin analysointi- ja päätök- sentekoprosessi tulisi toteuttaa, ja mitkä muuttujat ovat kiinteistönhoidon resurssien optimoinnin kannalta merkittävimpiä tekijöitä kuntasektorilla. Tavoitteeseen vastattiin kirjallisuuskatsauksen ja empiirisen tutki- muksen avulla, käyttäen hyväksi tapaustutkimukselle ominaisia tutkimusmenetelmien yhdistelmiä. Kirjalli- suuskatsauksen perusteella luotiin teoriapohja empiiristä tutkimusta varten. Empiirisessä osassa pyrittiin luomaan kuntien kiinteistönhoidon resurssien mitoituksen optimointiin teoreettinen malli, joka ottaa huomi- oon koko kiinteistöverkon ominaisuudet kuntasektorilla. Kasvaneiden laskentatehojen ja kehittyneiden op- timointiohjelmistojen ominaisuuksista johtuen työssä tarkasteltiin kiinteistönhoidon resurssien mitoitusta optimoinnin kautta. Optimointi-ongelma ratkaistiin ohjelmiston avulla, jossa simulointityökaluna käytettiin Excel-ohjelmistoa ja optimointityökaluna MOBO (Multi-Objective Building Optimization) – ohjelmistoa. Kehitettävään opti- mointimalliin otettiin kiinteistönhoitotyön tutkimusten sekä asiantuntijahaastatteluiden perusteella neljä eri resurssityyppiä. Tarkoituksena oli hakea optimaalista resurssiyhdistelmää ottaen huomioon resurssien omi- naisuudet ja kustannukset sekä töiden jakautumisen kuukausittain. Tarkasteltavaksi kohdejoukoiksi otettiin koko Sipoon kunnan kiinteistöverkko sekä kiinteistönhoidon resurssityypit. Optimoitavana ongelmana oli resurssien käytön aika-kustannus-suhde. Optimoinnin tuloksena saatiin Pareto-optimaalinen ratkaisujoukko, josta päätöksentekijän on mahdollista valita omien preferenssiensä mukaisesti paras aika-kustannus-piste. Tulosten perusteella optimointilaskelmat antavat selkeitä tuloksia resurssien ominaisuuksien vaikutuksista kokonaiskustannuksiin sekä kiinteistönhoidon ajankäyttöön kuntasektorilla. Suuremmat kustannukset selit- tyvät kalliimpien menetelmien käytön lisäämisellä, esimerkiksi kaikki mahdolliset työt hoidetaan koneilla ja samalla käsityö vähennetään minimiin. Herkkyystarkasteluiden avulla tarkasteltiin tuntihintojen muutosten vaikutusta tuloksiin ja lisäksi erilaisten skenaarioiden avulla havainnointiin kiinteistönhoidon resurssitarpei- den muutoksia. Ulkoalueiden määrä sekä laatu vaikuttavat saatujen tulosten perusteella eniten kokonaistu- loksiin sekä kiinteistönhoidon ajankäyttöön, ja näin ollen niitä voidaan pitää merkittävimpinä tekijöinä kiin- teistönhoidon resurssien optimoinnin kannalta kuntasektorilla.The purpose of the building maintenance is to keep, restore or improve every part of a building, its services and surrounds, to a currently acceptable standard, and to sustain the utility and value of the building. Maintenance is the combination of all technical and administration actions, including supervision actions, intended to retain an item in, or restore it to a state in which it can perform a required function. The existing economical situation in municipalities in Finland is going to make the building maintenance and other nec- essary actions really hard. The changes in building maintenances operational environment like increase in renovation debt, aging, change of use and idling of buildings create great challenges in municipalities. Also the increase of real estate maintenance costs, such as administration, running and servicing, upkeep of out- door areas, cleaning, heating, water supply and waste management create challenges for the municipalities. It is necessary to find the right level of maintenance for each building so that quality and costs will meet. One way to find right level of the building maintenance for each building is to figure out the amount of time that maintenance actions really take. With the correct sizing of building maintenance municipalities can save money, increase the life of buildings and optimize the use of time of building maintenance. The objective of this study was to figure out the execution of the building maintenance optimization process and find out the most significant factors which effect to optimization of the building maintenance in munici- palities. The research method of this study was a case-study which combined a literature review and an empirical study. The aim was to create a theoretical model which can determine the cost-optimal building maintenance resource combination in municipalities. With the increased computer powers and new optimi- zation tools it is possible to solve this kind of problems easier than before. In this study the main focus was to combine building maintenance and optimization tools to create a new model which can be used to opti- mize building maintenance resources. The model should be easy to use and generic so it can be used in dif- ferent size problems. Aspect of the optimization was the whole municipality’s building stock instead of sin- gle building. The simulation tool was Excel and the optimization analysis was carried out by using MOBO (Multi- Objective Building Optimization) optimization program. There were four different resources with different features and costs in the optimization model. The objective was to find the right resource combination which takes into account the different features, costs and polarization of the maintenance actions. The case study was implemented in the municipality of Sipoo. As a result of multiple optimization runs a Pareto-optimal front was found. The decision maker can choose the best point in that Pareto-optimal front which reflects his own preferences. It can be noticed that the resource qualities affect the overall costs of building mainte- nance. It can be explained of the different features of recourses. For example machine hour’s costs more but are much quicker compared to human hours. Sensitive analyses were also carried out to figure out how the changes in resource costs affect the result and scenario analysis showed how the costs and time-use changes in different situations. The results showed that the quantity and quality of the outdoor areas have the most significant impact of the optimization results and the use of time of building maintenance in municipalities