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Metaheurística e sistema de suporte à decisão no gerenciamento de recursos florestais / Metaheuristic and decision support system in forest resource management

Rodrigues, Flávio Lopes 02 October 2001 (has links)
Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-07-11T14:27:34Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1464244 bytes, checksum: 203c989fb237b6365047afc9e133c07c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-11T14:27:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1464244 bytes, checksum: 203c989fb237b6365047afc9e133c07c (MD5) Previous issue date: 2001-10-02 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Os objetivos gerais deste trabalho foram: avaliar a contribuição dos modelos, dados, tecnologias e recursos humanos no processo de tomada de decisão para o gerenciamento florestal; desenvolver e apresentar um sistema de suporte à decisão com novas abordagens para o gerenciamento de florestas eqüiâneas; e desenvolver e testar as metaheurísticas Algoritmo Genético (AG), Busca Tabu (BT) e Simulated Annealing (SA) para a solução de problemas de planejamento florestal com restrições de inteireza. Para alcançar seus objetivos, este estudo foi dividido em seis capítulos. No capítulo 1, fez-se uma revisão sobre o uso de modelos, dados, tecnologias e recursos humanos para tomada de decisão no gerenciamento florestal. O estudo revela a necessidade de se considerar a integração desses recursos, apontando ainda as principais falhas e equívocos nos seus usos pelas empresas florestais. No capítulo 2 é apresentado o SisFlor, um Sistema de Suporte à Decisão (SSD) flexível e amigável, que permite formular e resolver, através de modelos de Programação Linear (PL) e Programação Inteira (PI) importantes questões do gerenciamento de florestas equiâneas. As limitações do algoritmo exato branch and bound para solução dos modelos de PI, formulados através do SSD SisFlor é a principal motivação para desenvolvimento dos capítulos seguintes. No capitulo 3 é apresentada uma revisão sobre as heurísticas, as mais promissoras abordagens para solução de problemas de PI. Dentre as abordagens heurísticas, foram selecionadas as metaheurísticas AG, BT e SA, discutidas à luz dos seus princípios básicos e de algumas aplicações no gerenciamento florestal. Nos capítulos 4, 5 e 6 foram formuladas e implementadas em um código computacional as metaheurísticas AG, BT e SA. Para testar estas três metaheurísticas foram selecionados cinco problemas, contendo entre 12 e 423 variáveis de decisão, com restrições de singularidade, produção mínima e produção máxima. Todos os problemas tiveram como objetivo a maximização do valor presente líquido. O problema um foi utilizado para ilustração de uma corrida das respectivas metaheurísticas. Os demais problemas foram utilizados para avaliar os efeitos de diversos parâmetros dessas metaheurísticas, avaliados segund o medida de eficácia, dada pela relação entre o melhor valor da função objetivo obtida pela metaheurística e o ótimo matemático obtido pelo algoritmo exato branch and bound. Os parâmetros das metaheurísticas avaliadas foram comparados através do teste L&O e a análise por estatísticas descritivas. Os melhores valores dos parâmetros selecionados para as respectivas metaheurísticas forneceram eficácia média de 95,97% para a BT, 95,36% para a SA e 94,28% para o AG. Em relação aos valores máximos de eficácia obtidos, SA foi a metaheurística que apresentou maior valor para um dos problemas (100%), seguida pela BT (98,84%) e AG (98,48%). O maior coeficiente de variação foi obtido pela SA (3,18%), seguida pela BT (2,48%) e AG (2,08%). A eficiência, medida pelo tempo de processamento para obtenção da solução, obtida pela BT, AG e SA foram cerca de duas, cinco e dez vezes superior ao algoritmo branch and bound, respectivamente. As três metaheurísticas apresentaram-se como abordagens atrativas para solução de problemas combinatoriais importantes no contexto do gerenciamento florestal, problemas esses, de difícil solução ou até mesmo impossíveis de serem solucionados pelos algoritmos exatos da atualidade. / The objectives of this work were: to evaluate the contribution of models, data, technologies and human resources in the process of decision making for forest management; to develop and present a decision support system with new approaches to even-age forest management; and to develop and test the metaheuristic Genetic Algorithm (GA), Tabu Search (TS) and Simulated Annealing (SA) to solve problems of forest planning with intiger constraints. To accomplish these objectives, this study was divided in six chapters. Chapter 1 comprises a review on the use of models, data, technologies and human resources to make decision in forest management. The study reveals the need of considering the integration of those resources, showing still the major drawbacks and misunderstandings in their use by forest companies. Chapter 2 presents SisFlor, which is a flexible Decision Support System (DSS) with a friendly interface to the user that allows to formulate and solve via Linear Programming (LP) and Integer Programming (IP) models important issues of even-age forest management. The limitations of the exact algorithm branch and bound to solve IP models, formulated through SisFlor DSS, is the main reason to develop the following chapters. Chapter 3 presents a review on the heuristics, the most promising approaches for solving IP problems. Among the heuristic approaches, the metaheuristic GA, TS and SA were selected and discussed on the basis of their basic principles and of some applications to forest management. In chapters 4, 5 and 6 the metaheuristic GA, TS and SA were formulated and implemented into a computational code. To test these metaheuristics, five problems were selected containing between 12 and 423 decision variables, with constraints of singularity and minimum and maximum production. All the problems had the objective of maximizing the net present value. Problem one was used for illustrating a race of the concerning metaheuristics. The other problems were used to evaluate the effects of several parameters of those metaheuristics, that were evaluated according to a efficacy measure given by the relation between the best value of the objective function obtained by the metaheuristic and the mathematical optimum obtained by the exact algorithm branch and bound. The parameters of the evaluated metaheuristics were compared by the L&O test and the analysis by descriptive statistics. The best parameter values selected for the concerning metaheuristics gave average efficacy of 95.97% for TS, 95.36% for SA and 94.28% for GA. In relation to the maximum efficacy values obtained, SA presented larger value for one of the problems (100%), followed by TS (98.84%) and GA (98.48%). The largest coefficient of variation was obtained by SA (3.18%), followed by TS (2.48%) and AG (2.08%). The efficiency, which was measured by the processing time for obtaining the solution through TS, GA and SA, was about two, five and ten times superior to the algorithm branch and bound respectively. Those metaheuristics were shown as attractive approaches for the solution of important combinatorial problems within the forest management context, problems of difficult or even impossible solution by the current exact algorithms.
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Sistemas computacionais aplicados ao manejo florestal / Computer systems applied to forest management

Binoti, Daniel Henrique Breda 01 August 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2015-03-26T12:27:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3360592 bytes, checksum: 7d67d4fcf4c95ec01e67b457ff878b1e (MD5) Previous issue date: 2012-08-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The objective of the present work to start several projects with the aim of generating free systems to assist forest managers, academics and extension in solving some problems in the forest sector. The projects are started the RPF (forest regulation system), OtimTotas (optimization of multiproduct of timber system), FitFD (system for fitting of probability density functions), and Select (system for selection of data for growth and yield modeling). The projects were developed using the Java programming language. As development environment we used the IDE (Integrated Development Environment) Netbeans 7.1 and JDK 7.3 (Java Development Kit) the four systems were implemented and are freely available on the site NeuroForest (http://neuroforest.ucoz.com/) and is presented for flexible and efficient resolution of problems to which they have. / Objetivou-se no presente trabalho iniciar diversos projetos com o intuito de gerar sistemas gratuitos, para auxiliar gestores florestais, acadêmicos e extensionistas, na resolução de alguns problemas do setor florestal. Os projetos iniciados são o RPF (sistema para regulação da produção florestal), OtimTotas (sistema para otimização de multiprodutos madeireiros), FitFD (sistema para ajuste de funções densidade de probabilidade), e o Select (sistema para seleção de dados para ajuste de modelos de crescimento e produção). Os projetos foram desenvolvidos utilizando a linguagem de programação Java. Como ambiente de desenvolvimento foi utilizado a IDE (Integrated Development Environment) Netbeans 7.1, e a JDK 7.3 (Java Development Kit). Os quatro sistemas foram implementados e estão disponibilizados gratuitamente no site NeuroForest (http://neuroforest.ucoz.com/) e se apresentaram flexíveis e eficientes para a resolução de problemas aos quais se dispõem.
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Métodos de regulação florestal no planejamento da produção de madeira / Methods of forest regulation in the planning of wood production

Piassi, Ludmila de Castro 04 October 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2016-12-23T13:51:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ludmila de Castro Piassi.pdf: 1615984 bytes, checksum: 902ec59c5c8cbea8c2e059d17aa83b9f (MD5) Previous issue date: 2011-10-04 / Este trabalho teve como objetivos: empregar o método de regulação da produção pelo controle por área com intuito de mensurar a capacidade de produção anual da floresta manejada; e testar a influência de métodos de regulação florestal no planejamento da produção de madeira. Esse problema foi proposto com o cuidado de que o mesmo apresentasse características semelhantes aos encontrados habitualmente nas empresas florestais. Para caracterização da área de estudo foram escolhidos, arbitrariamente, três capacidades produtivas (os índices de sítio I, II e III), plantios do híbrido Eucalyptus urograndis, idades dos plantios variando de 0 a 7 anos e 109 talhões. As variáveis coletadas foram as inerentes ao processo de produção, como preços de insumos, mão-de-obra e de madeira para celulose. Com base nesses dados, foi obtida a rotação econômica para cada capacidade produtiva utilizando o Benefício Periódico Equivalente como critério de avaliação econômica. Os modelos de otimização foram formulados pelo Modelo I, empregando-se o software SAD Florestal, que permitiu gerar as prescrições de manejo, bem como construir o modelo de otimização proposto. Ao final, avaliou-se cinco métodos de regulação: Método do controle por área, Método do controle por área considerando rotações menores, Modelo de programação linear, Modelo de programação linear inteira e modelo de programação linear inteira mista. O método de controle por área foi eficiente na orientação da determinação dos limites da restrição de imposição de produções anuais dos modelos de otimização. O método de controle por área apresentou a maior oscilação tanto na produção quanto na área de corte anual. Os métodos de otimização foram os que apresentaram menor coeficiente de variação para a produção anual de madeira. O maior lucro foi obtido pelo método de controle por área considerando rotações menores, devendo ser visto com ressalvas na medida em que a madeira obtida com quatro anos pode não ter o mesmo valor para aquela obtida com maior idade. O modelo de programação linear apresentou maior retorno líquido do que o método de programação linear inteira, sendo que este fato pode estar relacionado a restrição de regulação. No modelo de programação linear inteira mista as subdivisões nas áreas de corte dos talhões que permitiram essa opção, mostraram-se desproporcionais / This study aimed to: employ the method of production regulationusing controlper area with the purpose of measuring the annual production capacity of the managed forest; and test the influenceof forest regulation methodsin the planning of wood production.This problem was proposed in a way that it exhibits characteristics similar to those normally found in forestry companies.To characterize the study area,three productive capacities were chosen arbitrarily (siterates I, II and III), plantationsof the Eucalyptusurograndis hybrid, plantation agesvarying from 0 to 7 years and 109 plots.The variables collected were the ones inherent to the productionprocess, such as prices of input, manpower and wood for cellulose. Based on these data, it was obtained the economic rotation for each productive capacity using the Equivalent Periodic Benefit as a criterion for economic evaluation. The optimization models were formulated by Model I, using the SAD Forest software, which allowed generating management prescriptions, as well as creating the optimization model proposed. In the end, five regulatory methodswere evaluated: Method of control per area, Method of control perareaconsidering smaller rotations,Model of linear programming, Modelof integer linear programming and Model of mixed integer linear programming.The method of controlper area was effective in the orientation of determining the restriction limits of imposition of annual productions of the optimization models. The method ofcontrol per area showed the greatest fluctuation in the production and in the annual cutarea.The optimization methods presented the lowest coefficient of variation for the annual wood production. The higher profit was obtained by the method of control per area considering smaller rotations, and it should be viewed with caution, as the obtainedfour years old wood may not have the same value of the one obtained with higher age.The linear programming model had a higher net return than the integer linear programming method, and this fact may be related to regulation restrictions. In the model of mixed integer linear programming, the subdivisions in cutting areas of the plots that allowed this option were disproportionate

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