Aplicações de heurísticas em problemas de planejamento florestal multiobjetivo

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Barros Junior, Antonio Almeida de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação; Mestrado em Ciência da Computação; UFV
• Palavras-chave em Português: Heurísticas; ILS; Planejamento florestal; Otimização; Heuristics; Forestry planning; Optimization; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2610

O presente trabalho tem como objetivo discutir a aplicabilidade do Algoritmo ILSMulti na solução de Problemas de Planejamento Florestal Multiobjetivo. Para tanto, foi proposto um modelo de otimização sob dois critérios e implementado os algoritmos ILSMulti (Iterated Local Search) e SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm). O algoritmo ILSMulti é uma variação do algoritmo MOIGS (Multi-Objective Iterated Greedy Search), enquanto que o SPEA fora proposto por TEIXEIRA (2002). Foram realizados diversos testes para a resolução de problemas de otimização, utilizando-se os algoritmos implementados, tendo o ILSMulti mostrado boa performance. Como forma de comparação, para cada instância, foi definido um conjunto referência com os resultados gerados pelos algoritmos, obtendo-se as medidas de cardinalidade e de distância das soluções. Também foram realizadas comparações de algumas instâncias com o software CPLEX, que utiliza o algoritmo exato branch-andbound, utilizado na solução de problemas de Programação Inteira 0-1. Os resultados mostraram que, das 30 instâncias testadas, o ILSMulti obteve um número superior de soluções dominantes em 26 instâncias quando comparado com o SPEA que obteve apenas 4 instâncias. Em relação à medida de distância, o ILSMulti também se mostrou mais eficiente. Conclui-se que a metaheurística ILSMulti torna-se uma boa alternativa para o tratamento de Problemas de Planejamento Florestal Multiobjetivo. Seu desempenho mostrou-se satisfatório e bem superior aos algoritmos evolucionários, em particular o SPEA, tendo em vista o conjunto de problemas-teste.