Autômato celular no planejamento da colheita florestal

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Lopes, Pablo Falco
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; Ciência Florestal
• Palavras-chave em Português: Madeira - Exploração - Planejamento; Inteligência artificial; Autômato celular; Metaheurística; Época de colheita; Madeira - Exploração - Simulação por computador; Otimização matemática; Manejo Florestal
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/30095

A inteligência artificial oferece tomadas de decisão automatizadas ao fazer uso de informações tabuladas na forma de variáveis capazes de explicar padrões de comportamento a um determinado nível de assertividade. Essa tese apresenta o desenvolvimento de um algoritmo de inteligência artificial que utiliza o conhecimento em autômatos celulares, grafos, regressão, busca heurística e simulação com objetivo de gerar cenários para o agendamento da colheita florestal otimizado e de forma autônoma, em função de variáveis, como custos, demanda de madeira, relevo, produtividade de máquinas, características da floresta, distância entre unidades de manejo, distância até o pátio de estocagem, crescimento e produção florestal, taxa de desconto, dentre outros. A discussão dos resultados foi realizada ao analisar o atendimento da demanda de madeira e o valor presente líquido (VPL) para um horizonte de 365 dias. O estudo conclui que a aplicação de critérios e regras simples em autômatos celulares para o planejamento florestal de curto prazo é capaz de otimizar o agendamento da colheita e maximizar o lucro para períodos anuais, mensais e diários. O sistema desenvolvido, Harvest Scheduling System (HSS) permite simular cenários para atendimento da demanda de madeira e produz resultados otimizados para o agendamento da colheita em tempo hábil. Cada um dos 30 cenários foi submetido a 1.000 iterações, variando critérios de vizinhança e regras de sorteio. Como produto deste trabalho, obteve-se um sistema capaz de otimizar o planejamento operacional da colheita florestal denominado Harvest Scheduling System (HSS), que utiliza a linguagem de programação Java, IDE (Integrated Development Environment) Netbeans 8.2, e JDK 8 (Java Development Kit). A aplicação de critérios e regras simples aos autômatos celulares para o planejamento florestal de curto prazo é capaz de otimizar o agendamento da colheita e maximizar o lucro para períodos anuais, mensais e diários. O sistema desenvolvido, Harvest Scheduling System (HSS) permite simular cenários para atendimento da demanda de madeira e produz resultados otimizados para o agendamento da colheita em tempo hábil.