{"id":217,"date":"2014-11-28T00:00:00","date_gmt":"2014-11-28T02:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2014\/11\/28\/modelagem-biometrica-e-planejamento-florestal-otimizado-utilizando-a-meta-heuristica-enxame-de-particulas\/"},"modified":"2025-04-10T14:09:04","modified_gmt":"2025-04-10T17:09:04","slug":"modelagem-biometrica-e-planejamento-florestal-otimizado-utilizando-a-meta-heuristica-enxame-de-particulas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2014\/11\/28\/modelagem-biometrica-e-planejamento-florestal-otimizado-utilizando-a-meta-heuristica-enxame-de-particulas\/","title":{"rendered":"Modelagem biom\u00e9trica e planejamento florestal otimizado utilizando a meta-heur\u00edstica enxame de part\u00edculas"},"content":{"rendered":"

Flavio Augusto Ferreira do Nascimento<\/b><\/span><\/p>\n

Defesa P\u00fablica: <\/b>22 de fevereiro de 2010<\/b><\/span><\/p>\n

Banca Examinadora:<\/b><\/span><\/p>\n

Prof. Dr. Gilson Fernandes da Silva \u2013 UFES \u2013 Primeiro Examinador<\/span>
\nProf. Dr. Julio Eduardo Arce \u2013 UFPR \u2013 Segundo Examinador<\/span>
\nProf. Dra. Andrea Nogueira Dias \u2013 Orientadora e Presidente da Banca Examinadora<\/span><\/p>\n

Resumo:<\/b><\/span><\/p>\n

O presente trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho da meta-heur\u00edstica denominada Otimiza\u00e7\u00e3o por Enxame de Part\u00edculas (Particle Swarm Optimization, PSO) em problemas de planejamento florestal com restri\u00e7\u00f5es de integridade das unidades de gest\u00e3o. Os dados empregados no trabalho foram provenientes de 216 parcelas permanentes instaladas em povoamentos de Pinus taeda, pertencentes a uma empresa florestal da regi\u00e3o Planalto Norte do Estado de Santa Catarina. As medi\u00e7\u00f5es foram realizadas nos anos de 2004, 2006, 2007 e 2008. Em cada medi\u00e7\u00e3o foram registrados o di\u00e2metro \u00e0 altura do peito (DAP) de todas as \u00e1rvores. Para fazer a classifica\u00e7\u00e3o da capacidade produtiva, instalou-se parcelas tempor\u00e1rias na medi\u00e7\u00e3o de 2009 e mediu-se a altura total de quatro \u00e1rvores dominantes por parcela, tendo sido encontrada uma varia\u00e7\u00e3o de 19,48 e 23,60m numa idade-\u00edndice de 17 anos. De modo complementar, para obten\u00e7\u00e3o do volume real, foi feita a cubagem rigorosa de 1682 \u00e1rvores-amostra, em diferentes classes de di\u00e2metro, medindo-se nas se\u00e7\u00f5es 0,5; 1; 5; 10; 15; 20; 25; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90 e 95% da altura comercial. A altura total foi medida com trena e o volume individual de cada \u00e1rvore, com casca, foi obtido por meio da aplica\u00e7\u00e3o sucessiva da f\u00f3rmula de Smalian. Foram testados quatro modelos hipsom\u00e9tricos, seis modelos volum\u00e9tricos e seis modelos de s\u00edtio. As estimativas do crescimento e da produ\u00e7\u00e3o dos povoamentos foram realizadas por meio de modelo de Clutter (1963). Todos os modelos testados foram avaliados com base no coeficiente de determina\u00e7\u00e3o ajustado (R\u00b2aj.), erro padr\u00e3o de estimativa em percentagem (Syx%) e a distribui\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica dos res\u00edduos. Para a avalia\u00e7\u00e3o do desempenho do algoritmo PSO foi utilizado o modelo de planejamento florestal denominado modelo tipo I. A PSO foi aplicada a quatro diferentes formula\u00e7\u00f5es do problema contendo 2.646, 4.818, 9.123 e 201.804 vari\u00e1veis de decis\u00e3o bin\u00e1rias. O algoritmo PSO foi implementado conforme duas abordagens distintas e dois tipos de topologias de vizinhan\u00e7a. Estas foram avaliadas de acordo com a efic\u00e1cia e a efici\u00eancia, as quais representam respectivamente, a qualidade e tempo de solu\u00e7\u00e3o do algoritmo PSO em rela\u00e7\u00e3o ao algoritmo exato branch-and-bound. Dos modelos hipsom\u00e9tricos testados escolheu-se o de Curtis (1967). O modelo volum\u00e9trico escolhido foi o de n\u00famero 3. Para a constru\u00e7\u00e3o das curvas de s\u00edtio o modelo mais adequado foi o de Silva-Bailey. O modelo de Clutter (1963) apresentou boas estat\u00edsticas e comportamento biol\u00f3gico adequado. As melhores solu\u00e7\u00f5es do algoritmo PSO apresentaram efic\u00e1cia com valores de 99,07%, 98,26% e 96,24% para os problemas 1, 2 e 3, respectivamente. Para estes problemas o algoritmo PSO apresentou tempo de solu\u00e7\u00e3o menor que o algoritmo branch-and-bound. O problema n\u00famero 4 n\u00e3o pode, devido ao seu porte, ser resolvido com o algoritmo branch-and-bound, neste caso, a PSO apresentou tempo m\u00e9dio de solu\u00e7\u00e3o de 5.064 segundos.<\/span><\/p>\n

\"PDF\"<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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