Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Oliveira, Cíntia Pimentel de [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/89777
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Resumo: |
No contexto atual de sustentabilidade, formas alternativas à utilização de produtos que podem levar o planeta a uma crise ambiental estão sendo fortemente estudadas. Na agricultura, uma preocupação brasileira ´e com a redução do consumo de agrotóxicos, já que o país é um dos maiores consumidores mundiais do produto. Neste sentido, o planejamento das atividades agrícolas é uma ação preventiva que pode colaborar com a redução da proliferação de pragas entre as culturas plantadas em lotes e, consequentemente, a redução no consumo de produtos químicos. Ele visa determinar a melhor forma de ocupação de áreas de plantio de modo que a disposição das culturas e/ou variedades em talhões favoreça o controle eficiente de pragas. Neste trabalho é proposto um modelo de otimização 0-1 para minimizar a probabilidade de proliferação de pragas entre as culturas plantadas, respeitando restrições de demanda, ocupação de lotes, período de cultivo das culturas e tempo de planejamento. Nesta modelagem, considera-se uma área de plantio genérica, com lotes irregulares e culturas já plantadas em fazendas vizinhas. Para resolução do modelo foram utilizadas as estratégias Metaheurísticas Algoritmo Genético (AG), Simulated Annealing (SA) e a abordagem híbrida Algoritmo Genético com Simulated Annealing (AG+SA) para obtenção de boas estimativas para o planejamento otimizado das atividades agrícolas. Aplicações práticas a duas instâncias distintas foram realizadas e as melhores soluções factíveis encontradas pelos algoritmos são apresentadas, bem como comparação e discussão dos resultados e desempenho computacional dos métodos. Os resultados computacionais indicam que os algoritmos metaheurísticos propostos encontraram soluções factíveis de boa qualidade em um tempo computacional reduzido, e em especial, as estratégias híbridas demonstraram ser excelentes ferramentas para auxilio no planejamento de plantio |
