Abstract
The Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP) is an interesting combinatorial optimization problem due to its numerous real-life applications. It is a problem where m salesmen visit a set of n cities so that each city is visited once. The primary purpose is to minimize the total distance traveled by all salesmen. This paper presents a hybrid approach called GABC-LS that combines an evolutionary algorithm with the swarm intelligence optimization ideas and a local search method. The proposed approach was tested on three instances and produced some better results than the best-known solutions reported in the literature.

Abstract
The internet is used by the majority of the world's population. Many of its contents are free for consumers, supported by digital marketing investment. The current large online population can render digital marketing campaigns inefficient for brands buying ads if the right message is not reaching the right audience. Customer Data Platforms (CDPs) enables brands to collect first-party data about their customers and leverage it to reach the right audience, without sharing private customer data with third parties. This paper documents how CDPs work, by detailing their main components as patterns and relating them as a pattern language. The language is composed of five patterns: Event Tracking, ID Matching, User Profile Storage, Segmentation, and Activation. The pattern language can be used by marketeers and engineers in digital marketing as an introduction or reference to how CDPs are designed and work. © 2022 ACM.

Abstract

Abstract
A abordagem e-SimProgramming surge da preocupação com a complexidade do ensino de engenharia de software, onde se requer que os estudantes desenvolvam sinergicamente conhecimentos técnicos avançados e competências cognitivas e comportamentais avançadas. É um desafio de aprendizagem que surge numa fase de transição, em que os estudantes transitam de um nível inicial de competências de programação para um nível de proficiência, mais contribuindo para a complexidade deste contexto. Baseia-se esta abordagem em quatro fundamentos conceptuais: (1) Aprendizagem imersiva (2) Autorregulação da aprendizagem (3) Corregulação da aprendizagem e (4) Avaliação formativa. Nela, os estudantes desenvolvem em equipa as atividades, em imersão num ambiente empresarial simulado. Através de narrativas, os estudantes são desafiados a desenvolver um projeto. Nele deparam-se com dilemas e dificuldades que requerem capacidade de pensamento abstrato, além de desenvolverem competências de trabalho em equipa valorizadas pelo mercado laboral, onde o trabalho de programação é geralmente feito em equipas de maior ou menor dimensão. Através de estratégias pedagógicas que ativamente apoiam os estudantes a desenvolver competências de autorregulação e corregulação das suas aprendizagens, são apoiados neste processo e contexto complexos. A abordagem e-SimProgramming assume ainda a necessidade de apoio do estudante através de técnicas de acompanhamento, monitorização e de intervenção por parte do docente no processo de ensino e de aprendizagem de forma regular e em momentos cruciais. Este apoio assume caráter formativo, motivacional ou apoio geral ao estudante. Estes fundamentos da abordagem e-SimProgramming são colocados em prática através de várias dimensões que são explanadas e exemplificadas ao longo do livro, começando pelos conceitos teóricos, passando à planificação pedagógica e à conceção de atividades e materiais, desaguando depois nas planificação e execução das práticas de acompanhamento e intervenção docente, com painéis de instrumentos de apoio, que são apresentados em versões mais e menos elaboradas, conforme a disponibilidade de cada docente para a sua produção.

Abstract
Today's power grid is in a transitional stage to cater to the needs of energy efficiency, climate change, and environmental targets. In the process of designing the future power grid, one of the most fundamental models to be utilized is AC optimal power flow (AC-OPF). Since the feasible space of AC-OPF is non-convex, the optimization models developed using it often result in multiple local minima. To avoid such computational challenges in solving optimization models, various relaxation methods have been developed in the past. In the literature, these relaxation methods are mainly tested on specific networks. However, the scalability of relaxation techniques on branch-flow-based AC-OPF is yet to be explored. In this context, this paper compares the performance of different relaxation methods with the well-established MATPOWER AC-OPF solver in terms of the mean square error (MSE), maximum squared error, minimum and maximum values of voltage magnitude, and the average simulation time. In addition, the scalability of these models is tested on various radial and mesh networks with nodes ranging from 33 to 6655 nodes and 9 to 6515 nodes, respectively. In this manner, the trade-off between computational complexity and solution accuracy is demonstrated and analyzed in depth. This provides an enhanced understanding of the suitability and efficiency of the compared relaxation methods, helping, in turn, the efficiency of optimization models for varying sizes and types (i.e., radial or meshed) of networks.

Abstract