Operační výzkum v odpadovém hospodářství: Techniky redukce úlohy
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Dizertační práce se zaměřuje na redukci výpočtové náročnosti vybraných úloh modelování v odpadovém hospodářství. Jsou zde představeny dva typy optimalizačních úloh. Nejdříve je pozornost směřována na úlohy dopravní. Současné výpočetní nástroje přistupují k dopravním úlohám pomocí značně zjednodušených modelů přepravních nákladů. V práci je představen přesnější model dopravních nákladů a je popsána jeho implementaci do dlouhodobě úspěšně využívaného unikátního výpočtového nástroje NERUDA. Vylepšený nástroj poskytuje přesnější výsledky, vyžaduje však více času na výpočet. V práci jsou popsány případy, kdy původní nástroj přináší výsledky srovnatelné s vylepšeným, a je navržena metodika, jak ještě před výpočtem zjistit, zda je nutné použití přesnějších modelů. Práce pokračuje oblastí scénářových přístupů, které mají na výstupu výrazné množství výsledků dopravních úloh. Analýza výsledků a jejich zpracování je klíčové pro další využití v praxi. Aktuálně využívaný nástroj pracuje se scénáři budoucího vývoje, kde se pro každý scénář počítá jeden výsledek. Výsledky jsou v mnoha případech velmi podobné, ale jejich kvantita brání následné analýze. V práci je popsán přístup založený na shlukové analýze, která seskupuje výsledky do kategorií a výrazně tak napomáhá jejich zpracování a interpretaci. Druhý typ úloh je reprezentován optimalizací koncepčního návrhu spolupráce zařízení na energetické využití odpadu a teplárny. Obecně se jedná o stochastickou úlohu celočíselného nelineárního programování. V práci je představen inovativní přístup, který na základě dekompozice úlohy a jejího paralelního řešení umožňuje dosahovat vyšší přesnosti, aniž by docházelo k výraznému prodloužení výpočtového času.
The dissertation thesis focuses on reducing the computational complexity of selected modeling tasks in waste management. Two types of optimization tasks are presented here. First, attention is focuses on transport tasks. Current computational tools approach transport tasks with greatly simplified models of transportation costs. The thesis presents a more accurate model of transportation costs and describes its implementation into the long-term successfully used unique tool NERUDA. The improved tool provides more accurate results, however, requires more computational time. The work describes cases where the original tool provides results comparable to the improved one and suggests the methodology of how to identify, even before the calculation, whether the use of optimized models is necessary. The work continues in the area of scenario approaches, which output a significant amount of transport task results. Analysis of the results and their processing is key for further use in practice. The currently used tool works with future development scenarios where one result is calculated for each scenario. In many cases, the results are very similar, but their quantity hinders the following analysis The thesis describes an approach based on cluster analysis, which groups the results into categories and thereby significantly aids their processing and interpretation. The second type of tasks is represented by the optimization of the conceptual design of a waste-to-energy plant and a heating plant cooperation. In general, this is a stochastic mixed integer non-linear programming problem. The work presents an innovative approach, which, based on the decomposition of the task and its parallel solution, allows working with higher accuracy without a significant increase in computing time.
The dissertation thesis focuses on reducing the computational complexity of selected modeling tasks in waste management. Two types of optimization tasks are presented here. First, attention is focuses on transport tasks. Current computational tools approach transport tasks with greatly simplified models of transportation costs. The thesis presents a more accurate model of transportation costs and describes its implementation into the long-term successfully used unique tool NERUDA. The improved tool provides more accurate results, however, requires more computational time. The work describes cases where the original tool provides results comparable to the improved one and suggests the methodology of how to identify, even before the calculation, whether the use of optimized models is necessary. The work continues in the area of scenario approaches, which output a significant amount of transport task results. Analysis of the results and their processing is key for further use in practice. The currently used tool works with future development scenarios where one result is calculated for each scenario. In many cases, the results are very similar, but their quantity hinders the following analysis The thesis describes an approach based on cluster analysis, which groups the results into categories and thereby significantly aids their processing and interpretation. The second type of tasks is represented by the optimization of the conceptual design of a waste-to-energy plant and a heating plant cooperation. In general, this is a stochastic mixed integer non-linear programming problem. The work presents an innovative approach, which, based on the decomposition of the task and its parallel solution, allows working with higher accuracy without a significant increase in computing time.
Description
Citation
JANOŠŤÁK, F. Operační výzkum v odpadovém hospodářství: Techniky redukce úlohy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Konstrukční a procesní inženýrství
Comittee
prof. Dr. Ing. Marcus Reppich (předseda)
doc. Ing. Vítězslav Máša, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Roman Šenkeřík, Ph.D. (člen)
Ing. Vít Procházka, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Buzík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Vojtěch Turek, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Petr Stehlík, CSc., dr. h. c. (člen)
doc. Ing. Zdeněk Jegla, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-09-29
Defence
Velmi aktuální téma - náhrada fosilních paliv. Řešení originálních výzev operačního výzkumu. Využití pro praktické úlohy - jasně definovaný transfer teoretických poznatků do aplikací, otvírá nové úlohy pro následné výzkumné aktivity.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení