Uso do algoritmo genético no planejamento florestal considerando seus operadores de seleção

Gomide, Lucas Rezende; Arce, Julio Eduardo; Silva, Arinei Carlos Lindbeck da

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Gomide, Lucas Rezende	-
dc.creator	Arce, Julio Eduardo	-
dc.creator	Silva, Arinei Carlos Lindbeck da	-
dc.date.accessioned	2020-02-07T11:42:44Z	-
dc.date.available	2020-02-07T11:42:44Z	-
dc.date.issued	2009	-
dc.identifier.citation	GOMIDE, L. R.; ARCE, J. E.; SILVA, A. C. L. da. Uso do algoritmo genético no planejamento florestal considerando seus operadores de seleção. Cerne, Lavras, v. 15, n. 4, p. 460-467, out./dez. 2009.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38951	-
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Lavras	pt_BR
dc.rights	restrictAccess	pt_BR
dc.source	Cerne	pt_BR
dc.subject	Análise combinatória	pt_BR
dc.subject	Metaheurística	pt_BR
dc.title	Uso do algoritmo genético no planejamento florestal considerando seus operadores de seleção	pt_BR
dc.type	Artigo	pt_BR
dc.description.resumo	Conduziu-se este estudo, com o objetivo de testar e analisar quatro tipos de operadores genéticos de seleção (Elitista, Torneio, Roleta e Bi-classista) e definir o melhor. O problema teste de planejamento florestal foi baseado no modelo tipo I de Johnson & Schermann (1977) e aplicado em uma floresta composta por 52 talhões de Eucalipto, sendo geradas 254 alternativas de manejo. O algoritmo genético (AG) foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação Microsoft® Visual Basic® e seus parâmetros foram: população inicial (300), crossover (10%), mutação (10%) e replacement (60%). As variáveis mensuradas foram: valor mínimo, médio e máximo; coeficiente de variação para as variáveis fitness e tempo de processamento. Além disso, foi aplicado o teste não paramétrico de Kruskall-Wallis a 5% de probabilidade para analisar as diferenças entre os operadores de seleção, considerando 30 repetições. Os resultados mostraram que os operadores genéticos de seleção apresentaram diferenças ligadas a eficiência e eficácia, segundo o teste não paramétrico de Kruskal-Wallis a 5% de probabilidade. A sequência decrescente de eficiência foi: Bi-classista, Elitista, Torneio e Roleta, já, considerando a eficácia, sua ordem decrescente foi: Roleta, Torneio, Elitista e Bi-classista. Os menores desvios percentuais frente a solução ótima foram: 2,75% (Elitista), 2,15% (Torneio), 0,90% (Roleta) e 2,40% (Bi-classista). O melhor operador de seleção testado foi o programado via Roleta.	pt_BR
Aparece nas coleções:	DCF - Artigos publicados em periódicos

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