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000791573.pdf: 1638010 bytes, checksum: 1dce114149aba56bee81846455d3c909 (MD5) / Nos últimos anos, devido à busca por fontes alternativas de energia, a cana-de-açúcar tem se destacando tanto no mercado interno como no externo, principalmente por causa do álcool combustível e da cogeração de energia através do bagaço da cana-de-açúcar. Como decorrência, a demanda por cana-de-açúcar tem aumentado cada vez mais, dessa forma, faz-se necessário obter altas produtividades, o que implica em um planejamento adequado do sistema de produção da cana-de-açúcar. Uma das etapas de maior importância desse sistema é o plantio, pois, planeja-lo constitui tarefa complexa, que requer cuidados dos gestores do setor, pois essas decisões influenciam todo o sistema de produção. Nesse contexto, evidencia-se a necessidade de técnicas que auxiliem os gerentes das empresas a planejarem o plantio, entre as quais a modelagem matemática pode funcionar como importante ferramenta. Neste trabalho, formularam-se dois modelos de otimização para auxiliar nesse planejamento. Dividiu-se a metodologia proposta em duas partes: a primeira consiste em planejar, de forma otimizada, a divisão da área de plantio em talhões, utilizando uma técnica matemática de otimização de corte, visando o máximo rendimento da colhedora da cana-de-açúcar. A segunda, em utilizar o modelo de otimização proposto para escolher a variedade de cana-de-açúcar que deve ser plantada em cada talhão e determinar em qual período do ano se deve fazer o plantio, de forma a maximizar a produção total ao longo de quatro cortes. Propôs-se também um algoritmo genético para a resolução do problema de planejamento do plantio.Os resultados apresentados mostram que as metodologias propostas mostraram-se bons instrumentos para planejar o plantio da cana de açúcar de forma otimizada, visto a redução do número de manobras em mais de 40% e o aumento da produção de cana-de-açúcar em 17,8% nas áreas ... / Due to the search for alternative sources of energy in recent years, sugarcane has come to stand out both domestically and in foreign markets, due mainly to ethanol and power cogeneration using sugarcane bagasse. To meet the resulting demand for sugarcane, high yields must be obtained in the biofuels industry, which requires proper planning of the sugarcane crop cycle from planting to harvest. One of the most important steps of this cycle is the planting, since well-planned planting results in a number of benefits, particularly increased production. Because these decisions affect the entire crop cycle, planning of planting is a complex task that requires great care. From this complexity comes the need for techniques that help corporate managers in the creation of a planting plan, and mathematical models can be used as just such a technique. In the present study, we formulate two optimization models to assist in planning sugarcane planting. The proposed methodology is divided into two parts. The first part divides the acreage into plots using a mathematical optimization technique of cuts in an effort to maximize sugarcane yield. The second part uses the proposed optimization model to choose the variety of sugarcane that should be planted in each plot and determine in which period of the year this planting should be done, thus maximizing total production over a five-year period. We also propose a genetic algorithm to solve this optimization model. We then present the results of computational simulations of plantings performed using these tools. The proposed methodology proves to be an effective tool for optimized planning the planting of sugarcane, producing a reduction in the number of maneuvers over 40% and increasing production in 17,8% in the fields considered.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/110955 |
| Date | 27 June 2014 |
| Creators | Ramos, Rômulo Pimentel [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Silva, Helenice de Oliveira Florentino [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | vii, 69 f. : il. color., gráfs, tabs. |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1 |
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