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

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorGomide, Lucas Rezende-
Autor(es): dc.creatorArce, Julio Eduardo-
Autor(es): dc.creatorSilva, Arinei Carlos Lindbeck da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:51:37Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:51:37Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-02-06-
Data de envio: dc.date.issued2020-02-06-
Data de envio: dc.date.issued2009-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/38951-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1169683-
Descrição: dc.descriptionConduziu-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.-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Direitos: dc.rightsrestrictAccess-
???dc.source???: dc.sourceCerne-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise combinatória-
Palavras-chave: dc.subjectMetaheurística-
Título: dc.titleUso do algoritmo genético no planejamento florestal considerando seus operadores de seleção-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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