Influência dos parâmetros da metaheurística simulated annealing em um problema de planejamento da produção florestal

• Autor(a) principal: Paulo Henrique Batista Ferreira
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: Lisandra Maria Matos, Adriana Leandra de Assis, Christian Dias Cabacinha, Carlos Alberto Araújo Júnior
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/43027; https://orcid.org/0000-0003-0909-8633; https://orcid.org/0000-0002-8148-083X
• topic: Inteligência artificial; Florestas -- Administração; Florestas -- Legislação

A quantidade excessiva de variáveis envolvidas no processo de produção florestal requer a utilização de ferramentas que forneçam respostas com elevado grau de precisão e no menor tempo possível. O presente trabalho visou a avaliação da performance da metaheurística simulated anneling sob diversas combinações de valores para seus parâmetros. O estudo considerou um problema de otimização do planejamento da produção florestal com um horizonte de planejamento de 16 anos, 120 talhões, idades de colheita entre 5 e 7 anos e demanda volumétrica entre 140.000 m³ e 160.000 m³. Foram avaliados três diferentes valores para os parâmetros temperatura inicial, taxa de decaimento da temperatura e número de vizinhos, gerando um total de 27 combinações. Para cada um considerou-se 30 repetições com critério de parada considerando 1000 iterações. O processamento foi realizado utilizando-se o software MeP e para a avaliação estatística aplicou-se o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis. A solução que apresentou maior valor presente líquido (R$ 31.054.933) foi encontrada ao utilizar uma temperatura inicial igual a 106, taxa de decaimento de 0,01 e 30 vizinhos. Porém, todas as soluções encontradas apresentam uma eficácia satisfatória, variando entre 94,97% e 94,16%. Os resultados encontrados permitem concluir que há diferença estatisticamente significativa entre as melhores e as piores combinações de parâmetros. Apesar disso, para que o algoritmo encontre soluções viáveis, tais combinações não são determinantes.