Otimização aplicada à engenharia florestal

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Monti, Cássio Augusto Ussi
• Orientador(a): Gomide, Lucas Rezende
• Banca de defesa: Gomide, Lucas Rezende, Acerbi Júnior , Fausto Weimar, Araújo Júnior, Carlos Alberto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal
• Departamento: Departamento de Ciências Florestais
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Algoritmo genético; Programação linear inteira mista; Sistema integrado; Parametrização não linear; Algorithm; Mixed integer linear programming; Integrated system; Non-linear parameterization
• Área do conhecimento CNPq: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/29006

A modelagem de sistemas é aplicada em vários ramos da engenharia, para representar qualquer tipo de situação operacional através de técnicas estocásticas, como regressão linear e não linear, ou determinística, como modelo de roteamento veicular. Ultimamente é comum a aplicação de inteligência computacional como alternativa a estas técnicas, como heurísticas e meta-heurísticas. Com base nestas informações, a gestão planeja a colheita e o transporte florestal, com objetivo de abastecer a fábrica. Tal planejamento utiliza a modelagem determinística de sistemas através de modelos de programação matemática oriundos da disciplina de pesquisa operacional. Dessa forma, a estrutura da dissertação contemplou três capítulos, sendo a primeira parte composta por levantamento bibliográfico do estado da arte sobre o ajuste de modelos estatísticos e teoria de grafos aplicados ao transporte e otimização de problemas. Na segunda parte buscou-se abordar métodos de ajuste de modelos não lineares, propondo o desenvolvimento de um método alternativo aos algoritmos usualmente aplicados. O mesmo prevê a estimação dos parâmetros iniciais de maneira automática utilizando algoritmo genético como opção. Assim, foram testados três métodos clássicos de ajustes, Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt e NL2SOL. A relação hipsométrica foi adotada como base para os testes computacionais, sendo testada uma combinação de 12 bases de dados florestais distintas e 12 modelos não lineares, em 100 repetições para garantir uma confiabilidade da informação. Dentre os métodos testados, Levenberg-Marquardt apresentou maior frequência de sucesso dos ajustes, seguido por NL2SOL e Gauss-Newton. O algoritmo genético não produziu diferença significativa na predição dos parâmetros, podendo ser utilizado na parametrização de modelos estatísticos de regressão. À última parte da dissertação compôs um estudo envolvendo uma modelagem determinística para o problema de roteamento de veicular aplicado ao transporte florestal (PRVTF). O modelo envolvendo variáveis inteiras e contínuas, considerou em sua função multiobjetivo a redução no número de caminhões, distância percorrida, horas-extra, eficiência de carga e movimentação de gruas como processo integrado. Os resultados indicaram ausência de horas-extra e redução de 72,92% no uso dos caminhões, consequentemente promovendo ainda um aumento no número de viagens/veículo. Em apenas 3,17% das viagens à eficiência de carga não foi obtida, sendo um fato previsto na remoção final da madeira nos talhões. Identificaram-se ainda pontos de melhoria na movimentação das gruas entre talhões devido ao ócio operacional. O modelo PRVTF atua como sistema de gestão integrada eficiente e eficaz no transporte florestal.