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Ciência Florestal
Centro de Pesquisas Florestais - CEPEF, Departamento de Ciências Florestais - DCFL, Programa de Pós Graduação em Engenharia Florestal - PPGEF
ISSN: 0103-9954 EISSN: 0103-9954
Vol. 23, No. 2, 2013, pp. 451-462
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Bioline Code: cf13041
Full paper language: English
Document type: Research Article
Document available free of charge
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Ciência Florestal, Vol. 23, No. 2, 2013, pp. 451-462
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COMPARAĆÃO ENTRE A META-HEURÍSTICA SIMULATED ANNEALING E A PROGRAMAĆÃO LINEAR INTEIRA NO AGENDAMENTO DA COLHEITA FLORESTAL COM RESTRIĆÕES DE ADJACÊNCIA
Gomide, Lucas Rezende; Arce, Júlio Eduardo & da Silva, Arinei Carlos Lindbeck
Resumo
Os impactos gerados na paisagem após a colheita florestal em reflorestamentos são visíveis, porém, o corte
raso é um processo necessário para garantir uma produção sustentada e introduzir novas tecnologias. Uma
alternativa de controle é utilizar restrições de adjacência nos modelos matemáticos. Assim, o objetivo do
estudo foi avaliar a capacidade da meta-heurística SA na resolução de modelos matemáticos com restrições
de adjacência do tipo URM, e observar sua ação com o aumento da complexidade do problema. O estudo
foi conduzido em um projeto florestal contendo 52 talhões, sendo criados 8 cenários, onde o modelo I de
Johnson e Scheurmann (1977) foi usado como referência. A restrição de adjacência do tipo URM foi usada
para controlar o corte de talhões adjacentes. Os modelos foram resolvidos pela PLI e meta-heurística SA, no
qual foi processada 100 vezes/cenário. Os resultados mostraram que o cenário 8 consumiu 137.530 segundos
via PLI, gastando um tempo de 2.023,09 vezes a mais que o tempo médio de processamento da metaheurística
SA (67,98 segundos). As melhores soluções ficaram 4,71 % (cenário 1) a 11,40 % (cenário 8)
distante do ótimo (PLI). A meta-heurística SA é capaz de resolver o problema florestal, atendendo às metas
na maioria das vezes. O aumento da complexidade produz um maior desvio em relação ao ótimo. Concluise
que a meta-heurística SA não deve ser processada uma única vez, pois há riscos de se obter soluções
inferiores, caso seja feita, deve-se aumentar o tempo de parada.
Palavras-chave
inteligência artificial; programação linear inteira; colheita florestal
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COMPARISON THE METAHEURISTIC SIMULATED ANNEALING AND INTEGER LINEAR PROGRAMMING FOR SOLVING THE FOREST HARVEST SCHEDULING WITH ADJACENCY CONSTRAINTS
Gomide, Lucas Rezende; Arce, Júlio Eduardo & da Silva, Arinei Carlos Lindbeck
Abstract
The impacts on the landscape after forest harvesting in reforestation are visible, but the cutting is a necessary
process to ensure a sustained yield and introduce new technologies. An alternative of control is to use the
adjacency constraints in the mathematical models. Thus, the aim of the study was to assess the ability of
the metaheuristic SA to solve mathematical models with adjacency constraints type URM, and to check
its action with the increasing of the problem complexity. The study was conducted in a forest project
containing 52 stands, and created 8 scenarios, where the Johnson and Scheurmann (1977) model I was used
as reference. The adjacency constraint type URM was used to control the cutting of adjacent stands. The
models were solved by the ILP and metaheuristic SA, which was sued 100 times per scenario. The results
showed that the scenario 8 has consumed 137.530 seconds via PLI, which represented 2.023,09 times more
than the average time processing of the SA metaheuristic (67,98 seconds). The best solutions were 4.71 %
(scenario 1) to 11.40 % (scenario 8) far from the optimal (ILP). The metaheuristic SA is capable to solve
the forest problem, meeting the targets in the most cases. The increasing of complexity produced a higher
deviation from the optimal. Concludes that the metaheuristic SA should not be processed a single time,
because there are hazards in obtain inferior solutions, but doing it is recommended to increase the stop
criterion.
Keywords
artificial intelligence; integer linear programming; forest harvest
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