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dc.contributor.advisorBINOTI, M. L. M. S.
dc.date.accessioned2019-03-11T12:46:50Z-
dc.date.available2019-03-11
dc.date.available2019-03-11T12:46:50Z-
dc.identifier.citationSILVA, R. F., MODELAGEM E AVALIAÇÃO DE DIFERENTES MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO DO SORTIMENTO FLORESTALpor
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/10806-
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santopor
dc.titleMODELAGEM E AVALIAÇÃO DE DIFERENTES MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO DO SORTIMENTO FLORESTALpor
dc.typedoctoralThesisen
dcterms.abstractUm mercado florestal cada vez mais competitivo e atrelado às demandas por multiprodutos da madeira favorece o estudo de métodos de otimização que busquem maximizar a receita dos empreendimentos florestais. Comparativamente, pouco se sabe a respeito da eficiência e da eficácia entre os diferentes métodos de solução aplicáveis ao Problema de Otimização do Sortimento Florestal (POSF). A dificuldade em encontrar os sortimentos ótimos é atribuída ao crescimento exponencial do número de padrões de corte a serem analisados em função do número de produtos comercializados e das dimensões dendrométricas dos fustes traçados. É necessário, portanto, alguma técnica que otimize o sistema de busca. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho foi modelar matematicamente o POSF e comparar por meio de três estudos de caso diferentes métodos de solução propostos para resolver o problema. Os dados correspondentes ao estudo de caso 1 constituem-se de 408 árvores de Pinus taeda L. oriundas de Santa Catarina. Os dados do estudo de caso 2 correspondem a 197 árvores de Eucalyptus sp. oriundas do sul da Bahia. Já o estudo de caso 3 é composto por 42.974 árvores de Eucalyptus saligna oriundas do Paraná. Os métodos de otimização implementados em nível de árvore individual no cenário bucking-to-value alvos de análise dos estudos de caso 1 e 2 foram: (1) Programação Dinâmica (PD), (2) estratégia gulosa, (3) busca exaustiva, (4) Heurística de Construção por Partes (HCP) e as meta-heurísticas (5) Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e (6) Iterated Local Search (ILS). Os resultados desses algoritmos foram confrontados no estudo de caso 1 com os já conhecidos na literatura do Algoritmo Genético (AG) e do Simulated Annealing (SA). No estudo de caso 2 o valor de comercialização das toras foi determinado em função de sua classe de qualidade. Quatro classes de qualidade foram definidas segundo a quantidade de nós existentes. Embora a PD seja o método de solução mais indicado para resolver o POSF em nível de árvore individual, a HCP, o GRASP e o ILS alcançaram excelentes resultados chegando, respectivamente, a 99,99%; 99,93% e 99,01% da solução ótima no estudo de caso 1 e a 99,98%; 99,97% e 99,84% da solução ótima no estudo de caso 2. Por outro lado, no cenário bucking-to-demand, alvo de análise do estudo de caso 3, foi avaliado um sistema de otimização multinível implementado por meio dos seguintes métodos de solução híbridos: (1) PD + Programação Linear Inteira (PLI) executada via CPLEX, (2) PD + Heurística de Busca Intensiva (HBI), (3) GRASP + HBI, (4) ILS + HBI e (5) HCP + HBI. Nesse caso, a PD + HBI foi capaz de chegar a 99,77% da solução ótima em menos da metade do tempo gasto pela PD + PLI para obter a solução exata do problema.por
dcterms.creatorSILVA, R. F.
dcterms.formatapplication/pdfpor
dcterms.issued2018-12-14
dcterms.subjectPesquisa operacionalpor
dcterms.subject2por
dcterms.subjectHeurísticapor
dcterms.subject3por
dcterms.subjectProdutos florestaispor
dcterms.subjectpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Florestaispor
dc.publisher.initialsUFESpor
dc.publisher.courseDoutorado em Ciências Florestaispor
dc.contributor.refereeCASTRO, R. V. O.
dc.contributor.refereeBARROS JUNIOR, A. A.
dc.contributor.refereeMENDONCA, A. R. de
dc.contributor.advisor-coSILVA, G. F.
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