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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSILVA, E. F. da
dc.contributor.authorSILVA, R. F.
dc.contributor.authorVIEIRA, G. C.
dc.contributor.authorLEITE, C. C. C.
dc.contributor.authorAGUIAR, M. O.
dc.contributor.authorFIGUEIREDO, E. O.
dc.contributor.authorSILVA, M. L. M. da
dc.contributor.authorSILVA, G. F. da
dc.date.accessioned2018-04-13T01:13:50Z-
dc.date.available2018-04-13T01:13:50Z-
dc.date.created2018-04-12
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationRevista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 13, n. 1, e5502, 2018.
dc.identifier.issn1981-0997 (online)
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1090549-
dc.descriptionThe objectives of this study were to present a model of integer linear programming (IP) to develop the creation of production units (PUs) regulated at the level of exploitable trees and to implement a heuristic method to obtain suboptimal feasible solutions. The studied area is in the municipality of Bujari, AC, Brazil. Using a sustainable forest management (SFM) area of 1,057.41 ha, 4,237 trees were selected for exploration through the census inventory. We applied the p-median model with volume and income restrictions; however, the adaptive heuristics development (AHD) is a random, greedy, and adaptive procedure that forms the PUs optimally. Four scenarios were formulated with a variation of ±10% to ±20% in volume and income values; the simulation was repeated 10 times with 10,000 iterations in each scenario. As expected, the major variations were in the scenarios with the most flexible restrictions of ±20%. Overall, 400,000 iterations were performed with average processing time of 523.74 s for each scenario. The methodology fostered the creation of PUs efficiently by grouping the trees into an optimized set, and at the same time, respecting the constraints of the problem. Os objetivos do estudo foram apresentar um modelo de programação linear inteira (PLI) para realizar a formação de unidades de produção (UP) reguladas ao nível de árvores exploráveis e implementar um método heurístico para obtenção de soluções viáveis subótimas. A área de estudo situa-se no município de Bujari, AC, Brasil. É uma área de manejo florestal sustentável (AMFS) com 1.057,41 ha. Por meio do inventário censitário foram selecionadas 4.237 árvores a serem exploradas. O modelo empregado foi o modelo das p-medianas com restrições de volume e renda, já a heurística de formação adaptativa (HFA) constitui-se de um procedimento aleatório, guloso e adaptativo para formar as UPs de maneira otimizada. Foram formulados quatro cenários com variação de ±10% e ±20% nos valores de volume e renda, sendo simulado dez vezes com 10.000 iterações cada cenário. Como esperado, as maiores variações foram nos cenários com flexibilização da restrição em ±20%. Ao todo, foram realizadas 400.000 iterações de soluções, com tempo médio de processamento 523,74 s para cada cenário. A metodologia promoveu a formação de UPs de forma eficiente, agrupando as árvores de maneira otimizada e, ao mesmo tempo, respeitando as restrições do problema.
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectManejo de precisão
dc.subjectManejo florestal sustentável
dc.subjectUnidade de produção
dc.subjectProduction unit
dc.subjectUnidad de producción
dc.subjectBujari (AC)
dc.subjectAcre
dc.subjectAmazônia Ocidental
dc.subjectWestern Amazon
dc.subjectAmazonia Occidental
dc.subjectBosques primarios
dc.subjectInventario forestal
dc.subjectModelos matemáticos
dc.subjectOptimización de los sistemas
dc.subjectProgramación lineal
dc.subjectSilvicultura sustentable
dc.titlePlanning of production units for native forest management areas in the Amazon.
dc.typeArtigo de periódico
dc.date.updated2018-06-07T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroFloresta nativa
dc.subject.thesagroAdministração florestal
dc.subject.thesagroInventário florestal
dc.subject.thesagroModelo matemático
dc.subject.thesagroProgramação linear
dc.subject.thesagroMétodo de otimização
dc.subject.nalthesaurusPrimary forests
dc.subject.nalthesaurusSustainable forestry
dc.subject.nalthesaurusForest inventory
dc.subject.nalthesaurusMathematical models
dc.subject.nalthesaurusLinear programming
dc.subject.nalthesaurusSystem optimization
riaa.ainfo.id1090549
riaa.ainfo.lastupdate2018-06-07 -03:00:00
dc.identifier.doi10.5039/agraria.v13i1a5502
dc.contributor.institutionEvandro Ferreira da Silva, Universidade Federal do Espírito Santo; Rodrigo Freitas Silva, Universidade Federal do Espírito Santo; Giovanni Correia Vieira, Universidade Federal do Espírito Santo; Catherine Cristina Claros Leite, Universidade Federal do Espírito Santo; Marcelo Otone Aguiar, Universidade Federal do Espírito Santo; EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-Acre; Mayra Luiza Marques da Silva, Universidade Federal de São João Del-Rei; Gilson Fernandes da Silva, Universidade Federal do Espírito Santo.
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CPAF-AC)

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