Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
Gomes, Rafael Martins |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082011-140705/
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Resumo: |
O planejamento de rotações de culturas é um tema de interesse em ascensão por permitir uma redução significativa no uso de adubos industriais, agrotóxicos e outros produtos químicos no cultivo, permitindo a auto-sustentação e qualidade das terras cultivadas. Este trabalho centraliza em utilizar rotações para atender uma demanda periódica prédeterminada, respeitando as restrições relativas a aspectos ecológicos que auxiliam na estabilidade geral do solo para definir uma rotação de culturas factível. Modelos matemáticos que consideram um tamanho mínimo de lote a ser usado por uma rotação e métodos heurísticos, baseados em geração de colunas, são apresentados. Uma análise detalhada do comportamento dos métodos perante variações em diferentes parâmetros e critérios é realizada. A primeira heurística, denominada Algoritmo GC-BC, obteve resultados de melhor qualidade e de forma mais rápida que a segunda heurística, denominada Heurística Lote Fixo. Entretanto, combinando ambas heurísticas foi possível obter os resultados mais satisfatórios, ou seja, soluções que respeitam a condição de lote mínimo em um tempo computacional aceitável para um planejamento anual, cujos valores são próximos a um limitante superior. A ideia subjacente de gerar colunas adicionais para um problema mestre restrito produz soluções de qualidade, o que pode vir a ser aplicado em outras áreas de pesquisa que necessitam da geração de colunas para uma resolução em tempo computacional viável |
