Utilizando uma heurística GRASP para o problema de rotação de culturas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ |
Texto Completo: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14334 |
Resumo: | O Brasil é conhecido por seu histórico agrícola devido aos seus solos férteis, climas favoráveis à plantação e relevos propícios. Um dos focos centrais na produção vegetal, discutidos ultimamente, são medidas que visam um planejamento sustentável e ecológico, tendo em vista a degradação ambiental ocorrida nos últimos anos. A rotação de culturas é uma técnica que consiste em alternar as culturas em uma mesma área de plantio em épocas diferentes. Cada cultura possui uma determinada época em que o seu cultivo pode ser realizado e com isso, diversas culturas podem ser plantadas em um mesmo local, evitando assim o desgaste do solo. A área em que as espécies podem ser cultivadas é divido em lotes, tal que, cada lote recebe uma cultura vegetal naquele determinado período. Cada cultura tem um valor de venda que depende da época a ser plantada e colhida. As Culturas são organizadas em famílias (devido as características comuns) e não podem ser plantadas em períodos consecutivos e em lotes adjacentes. A Rotação de Culturas tem ganhado destaque na literatura, pois é um meio de produção cujos princípios práticos viabilizam uma agricultura ecológica e produtiva. Esta prática, uma vez bem conduzida pelos agricultores rurais, traz inúmeros benefícios, tais como o controle biológico de pragas e de plantas daninhas, diminuindo a ação de pesticidas prejudiciais ao homem e ao meio ambiente e medidas de recuperação do solo, possibilitando sua maior fertilidade. O objetivo deste trabalho é propor e implementar uma heurística para simular a rotação de culturas, de tal modo que o agricultor possa planejar as culturas a serem plantadas em cada época e em cada lote ao longo do(s) ano(s), visando obter o lucro máximo. A heurística proposta utiliza meta-heurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP). É um método iterativo que possui duas fases. A primeira fase gera uma solução inicial e a partir desta, na segunda fase, são realizadas buscas locais com o objetivo de melhorar a solução encontrada. No final, o método proposto é comparado com outros métodos encontrados na literatura. Os resultados obtidos neste estudo podem auxiliar os agricultores a aproveitarem melhor o seu solo, área de plantio, evitando o desgaste do mesmo, realizando a produção de uma variedade maior de culturas, aumentando sua produção e renda. |
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A rotação de culturas é uma técnica que consiste em alternar as culturas em uma mesma área de plantio em épocas diferentes. Cada cultura possui uma determinada época em que o seu cultivo pode ser realizado e com isso, diversas culturas podem ser plantadas em um mesmo local, evitando assim o desgaste do solo. A área em que as espécies podem ser cultivadas é divido em lotes, tal que, cada lote recebe uma cultura vegetal naquele determinado período. Cada cultura tem um valor de venda que depende da época a ser plantada e colhida. As Culturas são organizadas em famílias (devido as características comuns) e não podem ser plantadas em períodos consecutivos e em lotes adjacentes. A Rotação de Culturas tem ganhado destaque na literatura, pois é um meio de produção cujos princípios práticos viabilizam uma agricultura ecológica e produtiva. Esta prática, uma vez bem conduzida pelos agricultores rurais, traz inúmeros benefícios, tais como o controle biológico de pragas e de plantas daninhas, diminuindo a ação de pesticidas prejudiciais ao homem e ao meio ambiente e medidas de recuperação do solo, possibilitando sua maior fertilidade. O objetivo deste trabalho é propor e implementar uma heurística para simular a rotação de culturas, de tal modo que o agricultor possa planejar as culturas a serem plantadas em cada época e em cada lote ao longo do(s) ano(s), visando obter o lucro máximo. A heurística proposta utiliza meta-heurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP). É um método iterativo que possui duas fases. A primeira fase gera uma solução inicial e a partir desta, na segunda fase, são realizadas buscas locais com o objetivo de melhorar a solução encontrada. No final, o método proposto é comparado com outros métodos encontrados na literatura. Os resultados obtidos neste estudo podem auxiliar os agricultores a aproveitarem melhor o seu solo, área de plantio, evitando o desgaste do mesmo, realizando a produção de uma variedade maior de culturas, aumentando sua produção e renda.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.One of the central focuses in plant production, discussed lately, is measures aimed at sustainable and ecological planning. Crop rotation is an advantageous technique of varying crops in the same planting area at different times. Each culture has a certain time when its cultivation can be realized and using this method of rotation, several crops can be planted in one place. This practice has many benefits, since the control of pests and weeds is carried out biologically, reducing the action of harmful pesticides to the environment and soil recovery measures. The planning of the crops to be planted is a complex, combinatorial and difficult problem, due to the set of constraints. The objective of this work is to propose and implement a heuristic to simulate the rotation of crops, so that the farmer can plan the crops to be planted at each time and in each lot during the year(s). For this, a heuristic was constructed using Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP) metaheuristics. It is an iterative method that has two phases. The first phase generates an initial solution and from this, in the second phase, local searches are carried out in order to improve the solution found. The results obtained in this study can help farmers to make better use of their soil, planting area, avoiding crop wear, producing a larger variety of crops, increasing their production and income.application/pdfporUniversidade Federal Rural do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e ComputacionalUFRRJBrasilInstituto de Ciências ExatasRotação de culturasHeurísticaGRASPCrop rotationHeuristicGRASPCiência da ComputaçãoUtilizando uma heurística GRASP para o problema de rotação de culturasUsing a GRASP heuristic for the problem of crop rotation.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisARAÚJO, D. L.; MAURI, G. R. Clustering search para resolução de um problema de rotação de culturas com restrições de adjacências. Universidade Federal do Espírito Santo - UFES 2013. CRUZ, M. D. O problema de Clusterização Automática. Tese de Doutorado. 2010. 120p. Tese (Doutorado). COPPE. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. DIAZ, A.; GLOVER, F.; GHAZIRI, H.; GONZÁLEZ, J. L.; LAGUNA, M.; MOSCATO, P.; TSENG, F. Optimización Heurística Y Redes Neurolales, Editorial Paraninfo, Espanha, 1996. DOS SANTOS, L. M. R; HENRIQUE SANTOS, R.; ARENALES, M. N.; RAGGI, L. A. Um modelo para a programação de rotação de culturas. Universidade Federal de Viçosa – UFV. Viçosa – MG. 2007 EMBRAPA - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Rotação de Culturas. Disponível em: <http://www.cnpso.embrapa.br/producaosoja/rotacao.htm/>. Acesso em: 17 fev. 2016. FEO, T., RESENDE, M. Greedy randomized adaptive search procedures. Journal of Global Optimization, Ed. 6, p. 109-133. 1995. FILGUEIRA, F. A. R. Novo Manual de Olericultura. Viçosa: UFV, 2003. FILHO, A. A. Meta-heurísticas Em Um Problema De Rotação De Culturas. Universidade Estadual Paulista – UNESP. Botucatu - SP. 2012. p. 62. FRANCHINI, J. C., COSTA, M. J., DEBIASI, H., TORRES, H. Importância da rotação de culturas para a produção agrícola sustentável no Paraná. Embrapa Soja. Londrina – PR. 2011. FREDDO A. R., BRITO, R. C. Implementação da Meta-heurística GRASP para o Problema do Caixeiro Viajante Simétrico. Universidade Federal do Paraná. 2008. GOMES, R. M.; ARENALES, M. N. Otimização linear aplicada ao plantio sustentável de vegetais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC – USP. 2011. GLOVER, F., KOCHENBERGER, G. A. Handbook of Metaheuristics. Kluwer Academic Publishers, Boston. 2003. LACERDA, E. G. M. Simulated Anneling. DCA – UFRN. 2006. LUZIA, F. L., RODRIGUES M. C. Introdução ao Escalonamento e Aplicações. Estudo sobre as Meta-heurísticas. IME – USP. São Paulo, 2009. LANDMANN, R., ERDMANN, R. H. Uma abordagem heurística para a programação da produção na indústria de fundição com utilização da lógica fuzzy. Gest.Prod., São Carlos, v. 18, n. 1, p. 119-130, 2011. 32 MARIANI, C. M., HANKS, J. A. Agricultura orgânica x agricultura convencional. Soluções para minimizar o uso de insumos industrializados. Florianópolis – SC. 2015. PAULA, M. E. Utilização de Leguminosas nas práticas da adubação verde e rotação de culturas. Jornal Dia de Campo – Disponível em: http://www.diadecampo.com.br/zpublisher/materias/Materia.asp?id=21360&secao=Sementes%20e%20Mudas. Acesso em: 13 de março de 2017. PENTEADO, S.R. Implantação do cultivo orgânico: planejamento e plantio. 2a ed. Campinas: Via Orgânica, 2012. RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial.2ª Ed. Editora Campus, 2004. SANTOS, H.P. dos; REIS, E. M. Rotação De Culturas Em Plantio Direto. Embrapa. Passo Fundo – RS. 2001. SANTOS, R. H. S. Olericultura: teoria e prática. In: FONTES, P. C. R. (Ed.). Olericultura orgânica. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 2005. p.249-276. SILVA, G. C. da; OCHI, L. S.; MARTINS, S. L. Proposta e Avaliação De Heurísticas Grasp Para O Problema Da Diversidade Máxima. Instituto de Computação. Universidade Federal Fluminense (UFF). Niterói – RJ. 2005. SOUZA, J. L.; RESENDE, P. L. Manual de Horticultura Orgânica. Viçosa: Aprenda Fácil, 2006.https://tede.ufrrj.br/retrieve/66451/2018%20-%20Soline%20Maria%20Gon%c3%a7alves%20Ikeda.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/4964Submitted by Sandra Pereira (srpereira@ufrrj.br) on 2021-08-26T23:13:10Z No. of bitstreams: 1 2018 - Soline Maria Gonçalves Ikeda.pdf: 1334113 bytes, checksum: 38cf4d2b84e2190522d952162b8ef1aa (MD5)Made available in DSpace on 2021-08-26T23:13:11Z (GMT). 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