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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Gomide, Lucas Rezende | - |
| Autor(es): dc.creator | Arce, Julio Eduardo | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Arinei Carlos Lindbeck da | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:56:48Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:56:48Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/14682 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1150958 | - |
| Descrição: dc.description | This study tested and analyzed four selection operators (Elitist, Tournament, Roulette wheels and Bi-classist) and defined the best one. The forest planning problem test was based on the Johnson & Schermann (1977) type I model encompassing 52 eucalyptus stands, where 254 forest management prescriptions were created. The genetic algorithm (GA) was built in Visual Basic® Microsoft® and its sets of parameters were: initial population (300), crossover (10%), mutation (10%) and replacement (60%). The measuring variables were: minimum, median and maximum values; coefficient of variation for the fitness and the processing time. It was also applied the nonparametric Kruskal-Wallis test with 5% of the probability to check the differences among selection operators of 30 samples. The results showed that the selection operators presented different efficiency and effectiveness according to Kruskal-Wallis test for 5% of probability. The decreasing sequence of efficiency was: Roulette wheels, Tournament, Elitist and Bi-classist. The lower percentage deviations matched from the exact solution were: 2.75% (Elitist), 2.15% (Tournament), 0.90% (Roulette wheels) and 2.40% (Bi-classist). The best selection operator tested was the one that follows the Roulette wheels. | - |
| Descrição: dc.description | 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. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras (UFLA) | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | 2317-6342 | - |
| ???dc.source???: dc.source | 0104-7760 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Metaheurística | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise combinatória | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelo tipo I | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Metaheuristic | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Combinatory analysis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Model type I | - |
| Título: dc.title | Uso do algoritmo genético no planejamento florestal considerando seus operadores de seleção | - |
| Título: dc.title | Using genetic algorithm in forest planning considering its selection operators | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | info:eu-repo/semantics/article | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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