N244m Modelagem biométrica e planejamento florestal otimizado utilizando a meta-heurística enxame de partículas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Flavio Augusto Ferreira do
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNICENTRO
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Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
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No. of bitstreams: 1 Flavio Augusto.pdf: 1977830 bytes, checksum: 2cd682d414220f6e4c089eecfb1bd3cd (MD5) Previous issue date: 2010-02-22Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESO presente trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho da meta-heurística denominada Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization, PSO) em problemas de planejamento florestal com restrições de integridade das unidades de gestão. Os dados empregados no trabalho foram provenientes de 216 parcelas permanentes instaladas em povoamentos de Pinus taeda, pertencentes a uma empresa florestal da região Planalto Norte do Estado de Santa Catarina. As medições foram realizadas nos anos de 2004, 2006, 2007 e 2008. Em cada medição foram registrados o diâmetro à altura do peito (DAP) de todas as árvores. Para fazer a classificação da capacidade produtiva, instalou-se parcelas temporárias na medição de 2009 e mediu-se a altura total de quatro árvores dominantes por parcela, tendo sido encontrada uma variação de 19,48 e 23,60m numa idade-índice de 17 anos. De modo complementar, para obtenção do volume real, foi feita a cubagem rigorosa de 1682 árvores-amostra, em diferentes classes de diâmetro, medindo-se nas seções 0,5; 1; 5; 10; 15; 20; 25; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90 e 95% da altura comercial. A altura total foi medida com trena e o volume individual de cada árvore, com casca, foi obtido por meio da aplicação sucessiva da fórmula de Smalian. Foram testados quatro modelos hipsométricos, seis modelos volumétricos e seis modelos de sítio. As estimativas do crescimento e da produção dos povoamentos foram realizadas por meio de modelo de Clutter (1963). Todos os modelos testados foram avaliados com base no coeficiente de determinação ajustado (R2aj.), erro padrão de estimativa em percentagem (Syx%) e a distribuição gráfica dos resíduos. Para a avaliação do desempenho do algoritmo PSO foi utilizado o modelo de planejamento florestal denominado modelo tipo I. A PSO foi aplicada a quatro diferentes formulações do problema contendo 2.646, 4.818, 9.123 e 201.804 variáveis de decisão binárias. O algoritmo PSO foi implementado conforme duas abordagens distintas e dois tipos de topologias de vizinhança. Estas foram avaliadas de acordo com a eficácia e a eficiência, as quais representam respectivamente, a qualidade e tempo de solução do algoritmo PSO em relação ao algoritmo exato branch-and-bound. Dos modelos hipsométricos testados escolheu-se o de Curtis (1967). O modelo volumétrico escolhido foi o de número 3. Para a construção das curvas de sítio o modelo mais adequado foi o de Silva-Bailey. O modelo de Clutter (1963) apresentou boas estatísticas e comportamento biológico adequado. As melhores soluções do algoritmo PSO apresentaram eficácia com valores de 99,07%, 98,26% e 96,24% para os problemas 1, 2 e 3, respectivamente. Para estes problemas o algoritmo PSO apresentou tempo de solução menor que o algoritmo branch-and-bound. O problema número 4 não pode, devido ao seu porte, ser resolvido com o algoritmo branch-and-bound, neste caso, a PSO apresentou tempo médio de solução de 5.064 segundos.application/pdfhttp://localhost:8080/tede/retrieve/1496/Flavio%20Augusto.pdf.jpgporUNICENTRO - Universidade Estadual do Centro OestePrograma de Pós-Graduação em Ciências Florestais (Mestrado)UNICENTROBRUnicentro::Departamento de Ciências FlorestaisPSOmodelo de Clutterprogramação linear inteirapesquisa operacionalSILVICULTURA::FLORESTAMENTO E REFLORESTAMENTOCIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTALRECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTALN244m Modelagem biométrica e planejamento florestal otimizado utilizando a meta-heurística enxame de partículasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6065515305966967648600600600500500600-5938256993918186975-4784538462405253470-604049389552879283-76664982548871839512075167498588264571info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNICENTROinstname:Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)instacron:UNICENTROORIGINALFlavio Augusto.pdfapplication/pdf1977830http://localhost:8080/tede/bitstream/tede/460/1/Flavio+Augusto.pdf2cd682d414220f6e4c089eecfb1bd3cdMD51TEXTFlavio Augusto.pdf.txtFlavio Augusto.pdf.txttext/plain207996http://localhost:8080/tede/bitstream/tede/460/2/Flavio+Augusto.pdf.txt73bfc729ea01c83e8f75af17278a0943MD52THUMBNAILFlavio Augusto.pdf.jpgFlavio Augusto.pdf.jpgimage/jpeg1943http://localhost:8080/tede/bitstream/tede/460/3/Flavio+Augusto.pdf.jpgcc73c4c239a4c332d642ba1e7c7a9fb2MD53tede/4602021-02-22 10:47:23.139oai:localhost:tede/460Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.unicentro.br:8080/jspui/PUBhttp://tede.unicentro.br/tde_oai/oai3.phprepositorio@unicentro.br||fabianoqueiroz@yahoo.com.bropendoar:2021-02-22T13:47:23Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNICENTRO - Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)false
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