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Título: A heurística da razão-R aplicada a problemas de gestão florestal
Autor(es): Nobre, Silvana Ribeiro
Orientador: Rodriguez, Luiz Carlos Esteviz
Coorientador: Reis, Ricardo Pereira
Membro da banca: Reis, Ricardo Pereira
Membro da banca: Santos, Heleno do Nascimento
Membro da banca: Santos, Antônio Carlos dos
Assunto: Florestas - Administração
Forest management
Planejamento florestal
Heurística
Heuristic
Administração rural
Farm management
Inteligência artificial
Artificial intelligence
Programas de computador
Computer programs
Data de Defesa: 21-Set-1999
Data de publicação: 23-Set-2015
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: NOBRE, S. R. A heurística da razão-R aplicada a problemas de gestão florestal. 1999. 129 p. Dissertação (Mestrado em Administração Rural) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 1999.
Resumo: A heurística da Razão-R, proposta para solucionar o problema de planejamento florestal de larga escala envolvendo grande número de variáveis de decisão, foi analisada e confrontada com os princípios da Inteligência Artificial. A heurística, analisada sob todos os aspectos relevantes propostos pela teoria de construção de buscas heurísticas, mostrou-se promissora por vários motivos, mas principalmente pela simplicidade e consistência de sua lógica. A utilização de princípios da Inteligência Artificial induziu também a introdução de algumas modificações. Essas melhorias foram testadas em problemas que já haviam sido solucionados por versões anteriores da heurística permitindo comparações. Verificou-se o efeito das melhorias sobre a eficiência, eficácia e tempo computacional. Constatou-se que a Razão-R melhorou a sua eficácia para todos as dimensões de problemas testados e o tempo computacional diminuiu cerca de 40 vezes. A eficiência, medida com o auxílio de conceitos propostos pela teoria de buscas heurísticas, mostrou que a Razão-R é bastante eficiente mesmo para grandes problemas. Foram testadas estratégias de fuga de ótimos locais e definidos os respectivos intervalos mais eficientes para os parâmetros da heurística. Investigaram-se critérios de interrupção da busca para estratégias menos produtivas evitando iterações desnecessárias. E, finalmente, os resultados foram discutidos à luz da lógica de construção da Razão-R e dos princípios de Inteligência Artificial, que justificam as melhorias e o bom desempenho da heurística.
Abstract: The R-ratio heuristic method for solving large scale forest planning problems was analyzed according to Artificial Intelligence principies The method is promising ifconsidered ali relevant aspects related to the construction of efficient searches, mainly due to its simplicity and consistent logic The analysis based on Artificial Intelligence introduced some changes to the original implementation. These improvements were tested in problems previously solved by older versions of the heuristic, allowing further comparisons. The improvements were evaluated based on effíciency, efficacy and computational time. Results show that effíciency improved for ali problem dimensions and time was reduced about 40 times. The effíciency, measured by concepts derived rrom heunstic search testing criteria, reveals that the R-ratio heuristic is very efficient even for large problems. Local optimum escape strategies were tested and the respective efficient intervals for the heuristic parameters were also defined. Interruption criteria ofthe search for less productive strategies were ínvestigated. And finally, the results were discussed under the R-ratio buildins logic and the Artificial Intelligence assumptions, that justify the eood performance ofthe heuristic.
Informações adicionais: Dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária. / Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10419
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DAE - Administração - Mestrado (Dissertações)

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