Metaheurísticas em um problema de rotação de culturas

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Aliano Filho, Angelo [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Programação heuristica; Heuristica; Rotação de cultivos; Cultivos agricolas; Programação (Matemática); Heuristic programming
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/95055

Um dos focos centrais na produção vegetal, discutidos ultimamente, e a utilização de medidas que visam um planejamento sustentável e ecológico, tendo em vista a degradação ambiental ocorrida nos ultimos anos. Por este motivo, a Rotação de Culturas tem ganhado destaque na literatura, pois e um meio de produção cujos princípios práticos viabilizam uma agricultura ecológica e produtiva. Esta prática, uma vez bem conduzida pelos agricultores rurais, traz inúmeros benefícios, visto que o controle de pragas, patógenos e de plantas daninhas e realizado biologicamente, diminuindo a ação de pesticidas prejudiciais ao meio ambiente e medidas de recuperação do solo, tornando-o sempre fértil. Nesta dissertação, e apresentado um modelo de otimização 0-1 para o problema de Rotação de Culturas, cujo objetivo foi encontrar uma programação de plantio de hortaliças que maximize o lucro da produção, levando-se em consideração restrições de epoca de semeadura para cada cultura considerada, o não cultivo de plantas de mesma família em lotes vizinhos, proibição de plantio consecutivo de plantas de mesma família botânica em um mesmo lote, a necessidade de adubação verde, período de descanso do solo e de demanda. Nesta modelagem, foi considerada uma area de plantio genérica, cujos lotes são irregularmente distribuídos e de diferentes tamanhos. Para resolução do problema, foram desenvolvidas e implementadas a seguintes metaheurísticas: (a) Algoritmo Gen etico, (b) Simulated Annealing, e as abordagens mistas (c) Algoritmo Gen etico com Simulated Annealing e (d) Algoritmo Genético com Busca Local (Memético). Para avaliar os comportamentos computacionais das heurísticas, considerou-se instâncias de diferentes formas com variações nas geometrias e area de plantio. Adicionalmente, uma aplicação destes métodos para um...