Otimização do agendamento da colheita florestal com aplicação de restrições de adjacência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gonçalves, Juliana Casellas
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/82070
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Cassius Tadeu Scarpin
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaScarpin, Cassius Tadeu, 1980-Gonçalves, Juliana Casellas2023-04-17T17:51:25Z2023-04-17T17:51:25Z2023https://hdl.handle.net/1884/82070Orientador: Prof. Dr. Cassius Tadeu ScarpinDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 16/02/2023Inclui referências: p. 91-93Área de concentração: Programação MatemáticaResumo: A indústria florestal possui grande relevância em muitos países devido a sua abrangência de utilização em diversas áreas. Por conta da diversidade e complexidade das atividades desenvolvidas no setor florestal, a tomada de decisão adequada é fundamental em todos os níveis de planejamento. O planejamento florestal é dividido hierarquicamente em três diferentes níveis: estratégico, tático e operacional. Dentro das etapas de planejamento está o manejo florestal, que inclui as decisões de planejamento da colheita com objetivo de atender a demanda industrial. A otimização do planejamento florestal pode ser feita utilizando modelos matemáticos, que geralmente são formulados por meio da programação linear inteira mista (PLIM). Neste estudo, foi abordado o problema de agendamento da colheita florestal com a aplicação de restrições espaciais de adjacência, buscando conciliar objetivos considerados conflitantes: econômicos e ambientais. O presente trabalho teve como objetivo a incorporação as restrições adjacência no modelo matemático, apresentando uma comparação entre o agendamento da colheita florestal tradicional com o planejamento espacial. No agendamento tradicional são considerados apenas os aspectos econômicos com restrições clássicas encontradas na literatura, tais como a garantia de que um talhão seja agendado para corte em um único período do horizonte de planejamento e equilíbrio na variação da produção volumétrica de madeira. Já no planejamento espacial, também são considerados aspectos ambientais, adicionando ao modelo restrições de adjacência de talhões por meio da aplicação de duas abordagens: Unit Restriction Model (URM) e Area Restriction Model (ARM). A abordagem URM impede que talhões adjacentes sejam colhidos no mesmo período do horizonte de planejamento. O modelo ARM permite a colheita de talhões adjacentes no mesmo período, desde que não ultrapasse a área máxima determinada, gerando blocos de colheita. Com relação ao modelo ARM foram feitos testes comparando duas formulações presentes na literatura, Path e Bucket, que possuem diferenças na quantidade de variáveis e/ou restrições do modelo matemático. Além de verificar o impacto da aplicação de restrições de adjacência sobre a função objetivo de maximização do Valor Presente Líquido (VPL) da floresta, também foram analisados os efeitos em relação ao volume de madeira produzido durante o horizonte de planejamento e a configuração espacial dos talhões selecionados para corte em cada um dos cenários testados. Os cenários sem restrições de área proporcionaram maior VPL e demandaram menor tempo computacional. Com a aplicação de restrições de adjacência, foi verificado que as restrições ARM causam menores reduções no VPL obtido em relação ao cenário livre do que a abordagem URM, sendo de até 0,23% na formulação Path e de 0,34% para a Bucket.Abstract: Forestry industry has great relevance in many countries due to its scope of use in several areas. Due to the diversity and complexity of activities developed in the forestry sector, adequate decision-making is essential at all planning levels. Forest planning is hierarchically divided into three different levels: strategic, tactical and operational. Within tactical planning there is forest management, which includes harvest planning decisions, in order to satisfy industrial demand. Forest planning optimization can be done using mathematical models, which are generally formulated using Mixed Integer Linear Programming (MILP). In this study, forest harvest scheduling problem was approached with the application of spatial adjacency constraints, seeking to reconcile conflicting objectives: economic and environmental. This work aimed to incorporate spatial adjacency constraints in the mathematical model, presenting a comparison between the traditional forest harvesting scheduling with the spatial planning approaches. In the traditional harvest scheduling, only the economic aspects are considered, with classical constraints found in the literature, such as the guarantee that a stand is scheduled for harvest in a single period of the planning horizon only and balance of volumetric wood production variation. In spatial planning, environmental aspects are also considered, adding spatial adjacency constraints to the model, through the application of two approaches: Unit Restriction Model (URM) and Area Restriction Model (ARM). The URM approach prevents adjacent stands from being harvested in the same period of the planning horizon, whereas the ARM model allows adjacent stands harvesting in the same period, as long as it does not exceed the maximum determined area, generating harvest blocks. Regarding the ARM model, tests were performed comparing two formulations present in the literature, Path and Bucket, with differences in the number of variables and/or constraints of the mathematical model. In addition to verifying the impact of the application of spatial adjacency constraints on the objective function that maximizes the Net Present Value (NPV) of the forest, the effects in the volume of wood production during the planning horizon and the spatial configuration of the stands were also analyzed in the tested scenarios. Scenarios without area constraints provided higher NPV and required less computational time. With the application of adjacency constraints, results showed that the ARM constraints cause smaller reductions in the NPV compared to the free scenario than the URM approach, being up to 0.23% using Path formulation and 0.34% for Bucket formulation.1 recurso online : PDF.application/pdfModelos matemáticosEconomiaAnálise NuméricaOtimização do agendamento da colheita florestal com aplicação de restrições de adjacênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - JULIANA CASELLAS GONCALVES.pdfapplication/pdf13281046https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/82070/1/R%20-%20D%20-%20JULIANA%20CASELLAS%20GONCALVES.pdf8325fb61571529f60c801054d2dec06dMD51open access1884/820702023-04-17 14:51:25.113open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/82070Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082023-04-17T17:51:25Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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