Resumo Este trabalho objetivou avaliar o comportamento de diferentes parâmetros da metaheurística Algoritmo Genético para solução de problemas do planejamento florestal. O estudo considerou um horizonte de planejamento de 16 anos, analisando-se como parâmetros da metaheurística a utilização de elitismo, o tipo de cruzamento (1 ponto de corte e uniforme), o tipo de seleção dos pais para cruzamento (roleta e torneio) e tipo de mutação (escolha aleatória do gene e gene a gene), totalizando 16 combinações. Adicionalmente foram avaliados o tamanho da população inicial (20, 50 e 80 indivíduos) e o critério de parada (100, 300 e 500 gerações), totalizando 9 combinações. Cada uma dessas combinações foi considerada como um tratamento e processada com 30 repetições. O problema objetivou encontrar um cenário de planejamento da produção florestal que retornasse o máximo valor presente líquido sujeito às restrições de idade de corte (entre 5 e 7 anos), demandas mínima e máxima anual (140.000 m³ e 160.000 m³, respectivamente) e integridade. O processamento foi efetuado utilizando-se o software M eP. Aplicou-se o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis. Os resultados mostram que há diferença estatisticamente significativa, a 5% de probabilidade, entre as combinações dos parâmetros. Conclui-se que a qualidade das soluções geradas pela metaheurística algoritmo genético é dependente da seleção de uma boa configuração de seus parâmetros. A melhor solução foi encontrada utilizando a seguinte configuração: elitismo, cruzamento de 1 ponto, seleção do tipo torneio, mutação do tipo gene a gene, população inicial com 50 indivíduos e critério de parada com 500 gerações. Palavras-chave: Inteligência artificial, Planejamento florestal, M anejo e gerenciamento de florestas, Programação matemática.

A crescente demanda pelo óleo de palma exige a produção em larga escala da cultura e uso otimizado dos recursos ambientais relacionados ao crescimento e desenvolvimento da espécie. O rendimento do óleo está diretamente associado à produção de cachos destinados à fábrica, por isso adotar ferramentas computacionais que possibilitem estimativas confiáveis da produção de cachos é tarefa primordial e importante para direcionar tomadas de decisão. Redes neuronais artificiais (RNAs) correspondem a uma das técnicas de inteligência artificial de amplo uso e eficácia comprovada em estudos de modelagem da produção florestal, principalmente, produtos madeireiros, no entanto para o óleo de palma ainda não é uma realidade. Em virtude disso, o presente estudo teve como objetivo avaliar se redes neuronais artificiais são capazes de estimar a produção mensal corrente e futura de cachos da palma-de- óleo utilizando variáveis do inventário florestal (inflorescências e cachos), elementos climáticos (temperatura, precipitação, umidade relativa do ar e insolação), déficit hídrico, solo, assim como variáveis do cadastro e gestão dos plantios (Fazenda, Ano de plantio, Material genético). Para a estimativa mensal corrente foram utilizadas as variáveis do inventário do mês atual e variáveis climáticas referentes ao mês anterior. A estimativa futura inclui a previsão da produção para os cinco meses futuros utilizando informações de produção e do inventário dos cinco meses anteriores ao mês a ser estimado. A configuração da RNA seguiu o mesmo padrão para ambas as abordagens, sendo uma parametrização simples com função de ativação sigmoidal, algoritmo de treinamento resilient propagation, oito neurônios na camada oculta, e critério de parada de 3000 ciclos. A RNA estimou a produção corrente a nível de parcela com uma correlação acima de 0,6 e erro relativo percentual médio em torno de 13%. As variáveis de maior contribuição na modelagem incluíram àquelas relacionadas à gestão, solos, material genético e a contabilização de cachos maduros. As variáveis climáticas não exerceram tanta importância, porém devido a influência do elemento climático na produtividade do dendê é necessário mantê-las na modelagem. Na estimativa futura foi gerada correlação acima de 0,7 e o erro relativo percentual médio para a produção total estimada em cada mês futuro não ultrapassou 3%. Estes resultados confirmam o quanto a composição histórica do comportamento produtivo é importante para a previsão de cachos. Em ambas as abordagens, a rede neuronal artificial demonstrou ser capaz de modelar a produção da palma-de-óleo, caracterizada por elevada variabilidade, abrindo oportunidades para realização de estudos futuros, combinando e utilizando novas variáveis para melhoria da acurácia das estimativas usando esta ferramenta. Palavras-chave: Palma-de-óleo – Amazônia Oriental. Palma-de-óleo – inteligência artificial. Dendê. Palma-de-óleo – produtividade.

The use of artificial intelligence as a tool to aid in the planning of forest production has gained more and more space. Highlighting the metaheuristics, due to the ability to generate optimal solutions for a given optimization problem in a short time, without great computational effort. The present study aims to evaluate the performance of the metaheuristics Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Variable Neighborhood Search and Clonal Selection Algorithm applied in a model of regulation of forest production. It was considered a planning horizon of 16 years, in which the model aims to maximize the Net Present Value (NPV), having as restrictions age of cut between 5 and 7 years and minimum and maximum logging demand of 140,000 and 160,000 m3, respectively. Different combinations of configurations were considered for each of the metaheuristics, 30-second processing time and 30 replicates for each configuration, all processing being performed in MeP - Metaheuristics for forest Planning software. The Simulated Annealing metaheuristic obtained the best results when compared to the others, reaching the minimum and maximum demand demanded in all tested configurations, in contrast, the Genetic Algorithm was the one with the worst performance. Thus, the capacity to use metaheuristics as a tool for forest planning is observed.

Given the importance of forest transportation planning due to its high contribution in wood final cost, the distance between forest plantation stands and the wood final destination should be optimized in order to reduce process cost. The relation between distance and transportation cost is known, yet, it is still necessary to evaluate how much the location of the wood piles inside the stand interferes with its final cost. Thus, we try to evaluate the influence of the wood stacking location on forest transportation costs. The vectorization of the general map of a property located in Minas Gerais state was performed through the QGIS software, by representing the planting areas by polygons, internal and external access roads by lines, and the possible wood-stacking location to be transported by points. In each stand, four wood-stacking sites were considered, each on one side of the stand. Considering this, optimal route simulations were performed based on the criterion of the shortest distance between each pile of wood and a carbonization plant. The results showed a 32% reduction in the final cost of transportation when the wood is stacked in places closer to the carbonization plant. Therefore, the results evidence that the choice of the ideal stacking point, in the aspect of closer proximity to the destination of the wood transportation, can generate savings in this process.

O uso dos métodos de otimização como ferramenta de auxílio ao manejo florestal cresceu nas últimas décadas. No entanto, há a necessidade de entender como essas técnicas foram aplicadas ao manejo florestal no Brasil. Assim, este trabalho apresenta uma visão geral sobre o comportamento da ciência florestal brasileira nesse aspecto, indicando tendências e lacunas que podem servir de base para futuros estudos. Foram selecionados os periódicos de maior relevância acadêmica na categoria florestal a partir da base de dados Journal Citation Reports. Os artigos foram analisados em termos do banco de dados utilizado (se real ou teórico), gênero das espécies cultivadas, nível de planejamento (estratégico, tático ou operacional), modelo de planejamento, método utilizado para resolver o problema proposto (programação matemática clássica ou meta-heurísticas), tipo de função-objetivo e categoria de restrições. Como resultado, foram encontrados 44 artigos publicados no período de 1976 a 2019. Os tipos de dados que predominaram foram os reais nos últimos anos, o que indica uma aproximação da academia no âmbito empresarial. A espécies exóticas tiveram maior participação nos estudos que as nativas. O planejamento estratégico é mais abordado, seguido do tático e por último o operacional. Quanto aos métodos, observou-se uma tendência em se utilizar combinações entre métodos clássicos e heurísticas. A função-objetivo predominante foi a de maximizar a receita e a restrição envolvendo produção volumétrica. Portanto, foi possível identificar tendências e lacunas e analisar os resultados em uma visão crítica.