Metaheurística algoritmo genético para solução de problemas de planejamento florestal com restrições de integridade
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Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | pt |
| Published: |
Universidade Federal de Viçosa
2004
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876432046112374784 |
|---|---|
| author | Heleno Santos do Nascimentos |
| author_facet | Heleno Santos do Nascimentos |
| contents | Metaheurística algoritmo genético para solução de problemas de planejamento florestal com restrições de integridade Heleno Santos do Nascimentos Flávio Rodrigues Lopes Helio Leite Garcia Gilson Silva Fernandes da Agostinho Souza Lopes de Agrociencias Gerenciamento florestal metaheurísticas e algoritmos genéticos Os objetivos deste trabalho foram desenvolver e testar um algoritmo genético (AG) para a solução deproblemas 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 produçãomáxima, periodicamente. Todos os problemas tiveram como objetivo a maximização do valor presente líquido. OAG foi codificado em ambiente delphi 5.0 e os testes foram realizados em um microcomputador AMD K6II 500MHZ, com memória RAM de 64 MB e disco rígido de 15GB. O desempenho do AG foi avaliado de acordo com asmedidas de eficácia e eficiência. Os valores ou categorias dos parâmetros do AG foram testados e comparadosquanto aos seus efeitos na eficácia do algoritmo. A seleção da melhor configuração de parâmetros foi feita com oteste L&O, a 1% de probabilidade, e as análises foram realizadas através de estatísticas descritivas. A melhorconfiguração de parâmetros propiciou ao AG eficácia média de 94,28%, valor mínimo de 90,01%, valor máximo de98,48%, com coeficiente de variação de 2,08% do ótimo matemático, obtido pelo algoritmo exato branch andbound. Para o problema de maior porte, a eficiência do AG foi cinco vezes superior à eficiência do algoritmo exatobranch and bound. O AG apresentou-se como uma abordagem bastante atrativa para solução de importantesproblemas de gerenciamento florestal. 2004 artículo científico 0100-6762 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48828210 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=488 Revista Árvore application/pdf Universidade Federal de Viçosa Revista Árvore (Brasil) Num.2 Vol.28 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_48828210 |
| institution | Redalyc |
| language | pt |
| publishDate | 2004 |
| publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| spellingShingle | Metaheurística algoritmo genético para solução de problemas de planejamento florestal com restrições de integridade Heleno Santos do Nascimentos Agrociencias Gerenciamento florestal metaheurísticas e algoritmos genéticos Metaheurística algoritmo genético para solução de problemas de planejamento florestal com restrições de integridade Heleno Santos do Nascimentos Flávio Rodrigues Lopes Helio Leite Garcia Gilson Silva Fernandes da Agostinho Souza Lopes de Agrociencias Gerenciamento florestal metaheurísticas e algoritmos genéticos Os objetivos deste trabalho foram desenvolver e testar um algoritmo genético (AG) para a solução deproblemas 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 produçãomáxima, periodicamente. Todos os problemas tiveram como objetivo a maximização do valor presente líquido. OAG foi codificado em ambiente delphi 5.0 e os testes foram realizados em um microcomputador AMD K6II 500MHZ, com memória RAM de 64 MB e disco rígido de 15GB. O desempenho do AG foi avaliado de acordo com asmedidas de eficácia e eficiência. Os valores ou categorias dos parâmetros do AG foram testados e comparadosquanto aos seus efeitos na eficácia do algoritmo. A seleção da melhor configuração de parâmetros foi feita com oteste L&O, a 1% de probabilidade, e as análises foram realizadas através de estatísticas descritivas. A melhorconfiguração de parâmetros propiciou ao AG eficácia média de 94,28%, valor mínimo de 90,01%, valor máximo de98,48%, com coeficiente de variação de 2,08% do ótimo matemático, obtido pelo algoritmo exato branch andbound. Para o problema de maior porte, a eficiência do AG foi cinco vezes superior à eficiência do algoritmo exatobranch and bound. O AG apresentou-se como uma abordagem bastante atrativa para solução de importantesproblemas de gerenciamento florestal. 2004 artículo científico 0100-6762 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48828210 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=488 Revista Árvore application/pdf Universidade Federal de Viçosa Revista Árvore (Brasil) Num.2 Vol.28 |
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| topic | Agrociencias Gerenciamento florestal metaheurísticas e algoritmos genéticos |
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