Metaheurística algoritmo genético para solução de problemas de planejamento florestal com restrições de integridade

Revista Árvore

Flávio Lopes Rodrigues²  Helio Garcia Leite¹  Heleno Do Nascimentos Santos¹  Agostinho Lopes De Souza¹  Gilson Fernandes Da Silva² 

[1] ,Universidade Federal do Espírito Santo Departamento de Engenharia Rural

关键词: Gerenciamento florestal;    metaheurísticas;    algoritmos genéticos;    Forest management;    metaheuristics;    genetic algorithm;   

DOI  :  10.1590/S0100-67622004000200010

来源: SciELO

【 摘 要 】

Os objetivos deste trabalho foram desenvolver e testar um algoritmo genético (AG) para a solução de problemas de gerenciamento florestal com restrições de integridade. O AG foi testado em quatro problemas, contendo entre 93 e 423 variáveis de decisão, sujeitos às restrições de singularidade, produção mínima e produção máxima, periodicamente. Todos os problemas tiveram como objetivo a maximização do valor presente líquido. O AG foi codificado em ambiente delphi 5.0 e os testes foram realizados em um microcomputador AMD K6II 500 MHZ, com memória RAM de 64 MB e disco rígido de 15GB. O desempenho do AG foi avaliado de acordo com as medidas de eficácia e eficiência. Os valores ou categorias dos parâmetros do AG foram testados e comparados quanto aos seus efeitos na eficácia do algoritmo. A seleção da melhor configuração de parâmetros foi feita com o teste L&O, a 1% de probabilidade, e as análises foram realizadas através de estatísticas descritivas. A melhor configuração de parâmetros propiciou ao AG eficácia média de 94,28%, valor mínimo de 90,01%, valor máximo de 98,48%, com coeficiente de variação de 2,08% do ótimo matemático, obtido pelo algoritmo exato branch and bound. Para o problema de maior porte, a eficiência do AG foi cinco vezes superior à eficiência do algoritmo exato branch and bound. O AG apresentou-se como uma abordagem bastante atrativa para solução de importantes problemas de gerenciamento florestal.

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