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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13989| Título: | Simulação para a otimização da colheita da cana-de-açúcar |
| Título(s) alternativo(s): | Simulation for optimization of sugar cane management harvest |
| Autores: | Nervis, Jonis Jecks Florentino, Helenice de Oliveira Cantane, Daniela Renata Ramos, Rômulo Pimentel Isler, Paulo Roberto |
| Palavras-chave: | Algorítmo genético Problemas combinatoriais Cana-da-açúcar - Colheita Otimização da colheita Genetic algorithm Combinatorial problems Sugarcane - Management Planning harvest |
| Data do documento: | 1-Ago-2017 |
| Editor: | Universidade Federal de Lavras |
| Citação: | NERVIS, J. J. et al. Simulação para a otimização da colheita da cana-de-açúcar. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 2, p.415-439, jun. 2017. |
| Descrição: | Sugar cane was introduced in Brazil in the colonial period and it has become one of the most important crops for the Brazilian economy. Brazil is not only the largest sugarcane producer, but it is also the first in sugar production and the second in ethanol production and, increasingly, it has been conquering the international market with the biofuel use as an alternative energy. This position has been achieved due to accelerated growth in the last years and it has contributed to the emergence of issues related to logistical transport production process, management and decision-making. The problems caused by this situation to the sugar cane management are large and tools to aid in decision-making, management optimization and estimate are necessary. Within this context, it is discussed, in this paper, a study of the sugar cane management harvest in the mills, proposing a methodology to assist in sugarcane harvest planning in order to maximize the POL in sugarcane, sugarcane productivity and respect the restrictions imposed by the mill. The optimization process was accomplished using GA, heuristic used in large combinatorial problems with computational complexity. Periods of harvesting in stands which belong to a mill were planned and the highest productivity was achieved in a four-year planning. The results are presented and discussed at the end of this study, showing that this approach is an important tool to aid agricultural managers in decision-making in planning the harvest of sugar cane. § Resumo: A cana-de-açúcar foi introduzida no Brasil no período colonial e transformou-se em uma das principais culturas do país. O Brasil não é apenas o maior produtor de cana-de-açúcar, mas também o primeiro do mundo na produção de açúcar e o segundo na produção de etanol, e conquista, cada vez mais, o mercado externo com o uso do biocombustível como alternativa energética. Por outro lado, o crescimento acelerado do setor nos últimos anos provocou o surgimento de problemas relacionados à logística de transporte, ao processo de produção, ao manejo da cultura e a tomadas de decisões em geral. Devido à complexidade destes problemas, os gestores do setor sucroalcooleiro têm recorrido a novas ferramentas para auxílio nas tomadas de decisões, manejos otimizados e obtenção de estimativas. Neste contexto, é proposto neste trabalho uma metodologia para auxilio no planejamento otimizado da colheita da cana-de-açúcar nas unidades agrícolas que compõem as usinas, de forma a maximizar a produção de POL (porcentagem em massa de sacarose aparente contida na cana-de-açúcar) e a produção de cana-de-açúcar, respeitando restrições impostas pela usina. Para o processo de otimização foi proposto um Algoritmo Genético (AG). Os períodos de colheita dos talhões pertencentes a uma unidade agrícola da usina foram planejados de forma a alcançar a máxima produtividade em um horizonte de planejamento de quatro anos. Os resultados computacionais obtidos são apresentaodos e discutidos, mostrando que esta metodologia é uma importante ferramenta para auxilio dos gestores de usinas nas tomadas de decisões quanto ao planejamento da colheita da cana-de-açúcar. |
| URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13989 |
| Aparece nas coleções: | Revista Brasileira de Biometria |
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