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metadata.teses.dc.title: Planejamento operacional da colheita sob condições de incerteza na manutenção de estradas
metadata.teses.dc.title.alternative: Operational harvest planning under uncertainty conditions in road maintenance
metadata.teses.dc.creator: Gomes, Vanessa de Souza
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/9703327408014099
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Gomide, Lucas Rezende
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Silva, Carolina Souza Jarochinski e
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Gomide, Lucas Rezende
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Silva, Carolina Souza Jarochinski e
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Santana, Cesar Junio de Oliveira
metadata.teses.dc.subject: Planejamento florestal
Processo estocástico
Programação linear
Método de Monte Carlo
Forestry planning
Stochastic process
Linear programming
Monte Carlo method
metadata.teses.dc.date.issued: 26-May-2021
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
metadata.teses.dc.identifier.citation: GOMES, V. de S. Planejamento operacional da colheita sob condições de incerteza na manutenção de estradas. 2021. 76 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.
metadata.teses.dc.description.resumo: O planejamento florestal desempenha um papel importante no gerenciamento das atividades da cadeia de produção. Tal planejamento utiliza ferramentas da pesquisa operacional (PO) para auxiliar no processo de tomada de decisão. Os modelos matemáticos de natureza estocástica, são capazes de representar problemas reais e encontrar soluções úteis aos problemas de planejamento. Além disso, a abordagem das incertezas pode direcionar melhor o planejamento das operações florestais diante de eventos inesperados, permitindo uma antecipação de possíveis dispêndios durante a execução. Nesse contexto, este trabalho traz a abordagem do problema de planejamento operacional da colheita sob a incerteza na manutenção das estradas florestais. Dessa forma, estruturamos a dissertação em duas partes. A primeira é composta por um levantamento bibliográfico do estado da arte sobre o planejamento da rede de estradas florestais e métodos de otimização utilizados na resolução de problemas. Na segunda parte, realizamos um estudo de caso. Propomos um modelo de Programação Linear Inteira (PLI) de natureza estocástica para analisar os efeitos do atraso na manutenção de estradas florestais sobre o agendamento da colheita florestal. Nossos resultados mostram que os efeitos aleatórios dos atrasos na manutenção de estradas florestais proporcionam grande variabilidade no valor das funções objetivo. O volume de madeira colhida ao longo do horizonte de planejamento varia consideravelmente com períodos em que o valor é zero. Portanto, o modelo estocástico proposto pode ser útil para auxiliar os gestores na tomada de decisões. Além disso, a abordagem também pode auxiliar na classificação de estradas e na redução de riscos para melhores práticas de gestão.
metadata.teses.dc.description.abstract: Forest planning plays an important role in managing production chain activities. Such planning uses operational research (OR) tools to assist in the decision-making process. Mathematical models of stochastic nature can represent real problems and find viable solutions to planning problems. Also, the uncertainty approach can better direct the forest operations planning faced with unexpected events, allowing anticipation of possible expenditures during execution. In this context, this work approaches the problem of operational planning of the harvest under uncertainty of forest road maintenance. Thus, we structured the dissertation into two parts. The first consists of a bibliographical survey of the state of the art on the planning of the forest road network and optimization methods used in problem solving. In the second part, we conducted a case study. We propose an Integer Linear Programming (ILP) model of a stochastic nature to analyze the effects of forest roads maintenance delays on the scheduling of the forest harvest. Our results show that the random effects of the forest road maintenance delays provide great variability in the value of objective functions. The timber volume harvested over the planning horizon varies considerably with periods which the value is zero. Therefore, the stochastic model proposed can be useful to assist managers in decision making. In addition, the approach also may help the road classification and reducing risks for better management practices.
metadata.teses.dc.description: Arquivo retido, a pedido da autora até maio 2022.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46380
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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