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http://hdl.handle.net/1843/42971
Tipo: | Artigo de Periódico |
Título: | Performance of four meta-heuristics to solve a forestry production planning problem |
Título(s) alternativo(s): | Performance de quatro metaheurísticas para solução de um problema de planejamento da produção florestal |
Autor(es): | Emanuelly Canabrava Magalhães Carlos Alberto Araújo Júnior Francisco Conesa Roca Mylla Vyctória Coutinho Sousa |
Resumen: | The use of artificial intelligence as a tool to aid in the planning of forest production has gained more and more space. Highlighting the metaheuristics, due to the ability to generate optimal solutions for a given optimization problem in a short time, without great computational effort. The present study aims to evaluate the performance of the metaheuris-tics Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Variable Neighborhood Search and Clonal Selection Algorithm applied in a model of regulation of forest production. It was considered a planning horizon of 16 years, in which the model aims to maximize the Net Present Value (NPV), having as restrictions age of cut between 5 and 7 years and minimum and maximum logging demand of 140,000 and 160,000 m3, respectively. Different combinations of configurations were considered for each of the metaheuristics, 30-second processing time and 30 replicates for each configuration, all processing being performed in MeP - Metaheuristics for forest Planning software. The Simulated Annealing me-taheuristic obtained the best results when compared to the others, reaching the minimum and maximum demand demanded in all tested configurations, in contrast, the Genetic Algorithm was the one with the worst performance. Thus, the capacity to use metaheuristics as a tool for forest planning is observed. |
Abstract: | O uso da inteligência artificial como ferramenta de auxílio ao planejamento da produção florestal tem ganhado cada vez mais espaço. Destacando-se as metaheurísticas, em função da capacidade de gerar soluções ótimas para determi-nado problema de otimização em um curto espaço de tempo, sem grande esforço computacional. Pensando nisso, o presente estudo objetiva avaliar o desempenho das metaheurísticas Algoritmo Genético, Simulated Annealing, Variable Neighbourhood Search e Clonal Selection Algorithm aplicadas em um modelo de regulação da produção florestal. Foi considerado um horizonte de planejamento de 16 anos, no qual o modelo apresenta como objetivo a maximização do Valor Presente Líquido (VPL), tendo como restrições idade de corte entre 5 e 7 anos e demanda mínima e máxima madeireira de 140.000 e 160.000 m3, respectivamente. Considerou-se diferentes combinações de configurações para cada uma das metaheurísticas, tempo de processamento de 30 segundos e 30 repetições para cada configuração, sendo todo o processamento realizado no software MeP - Metaheuristics for Forest Planning. A metaheurística Simulated Annealing obteve os melhores resultados quando comparada as demais, atingindo a demanda mínima e máxima exi-gida em todas as configurações testadas, em contrapartida, o Algoritmo Genético foi o de pior desempenho. Assim, observa-se a capacidade de uso da metaheurística como ferramenta de planejamento florestal. |
Asunto: | Florestas Manejo florestal Pesquisa operacional |
Idioma: | eng |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Departamento: | ICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/42971 |
Fecha del documento: | 2020 |
metadata.dc.url.externa: | https://periodicos.ufmg.br/index.php/ccaufmg/article/view/15891/16384 |
metadata.dc.relation.ispartof: | Caderno de Ciências Agrárias |
Aparece en las colecciones: | Artigo de Periódico |
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