Aplicação de goal <i>programming</i> em um problema florestal.

Abstract

RESUMOEste trabalho tem por objetivo aplicar uma das técnicas de programação multiobjetivo (goal programming) em um problema florestal brasileiro mediante de um estudo de caso realizado na Fazenda Santa Cândida, em General Carneiro, Paraná. As áreas dessa fazenda podem ser manejadas para corte de madeira (Pinus e de espé cies nativas), corte de folhas de erva-mate para chá ou chimarrão, pastagens e turismo. A administração da fazenda també m tem a preocupação de aumentar a diversidade da flora e da fauna de suas áreas, incrementar as áreas de proteção ambiental e manter os empregos no empreendimento. Goal programming foi utilizado para desenvolver um projeto de alocação de terra, no qual todas as metas da fazenda seriam atingidas o mais pró ximo possí vel do ideal, de forma a atender todas as restri ções operacionais consideradas. Em goal programming, o conceito de solução ó tima da Programação Linear é substituí do por uma solução satisfató ria (não-dominada). Várias soluções podem ser obtidas, e a melhor solução dependerá da prioridade associada a cada meta.Palavras-chave: goal programming, múltiplos objetivos, planejamento florestal. ABSTRACTThe objective of this paper is to apply one of the techniques of multi -objective programming (goal programming) in a Brazilian forest problem, through of a case study accomplished in the Sant a Cândida Farm, in General Carneiro, Paraná, Brazil. The areas of this farm can be managed for timber (pine and native species), harvesting of erva-mate leaves, pasture, and tourism. There is also a concern of the farm managers with increasing the diversity of flora and fauna, increasing environmental protection conditions and maintaining employees in the farm. Goal programming was used to develop a project of land allocation, in which all the goals would be reached as closest as possible of the ideal, in a way to attend all the operational restrictions considered. In goal programming, the concept of optimum solution of LP problems is substituted by a satisfactory solution (nondominated). Several solutions can be obtained, and the best solution will depend on the priority associated to each goal.Key words: goal programming, multiple objectives, forest planning. INTRODUÇÃOAs florestas brasileiras s ã o manejadas em razão das polí ticas definidas de acordo com as experiê ncias dos responsáveis (empresas privadas ou governos) responsáveis pela tomada de decisão. Recentemente, técnicas matemáticas têm sido muito empregadas para auxiliar a definição das melhores opções de manejo nas florestas. A maioria dos trabalhos cient í ficos sobre manejo otimizado das florestas, em geral, aborda um único objetivo, geralmente a produção econômica de madeira. Na literatura brasileira, podem-se citar os trabalhos recentes dessa natureza, como os reportados por Saravia et al. (1991) e Volpi et al. (2000.Com mudanç as recentes na legislação florestal, e mesmo em razão da certificação florestal, novos objetivos alé m dos econômicos, tais como ambientais e sociais têm merecido mais atenção por parte das e...

Determinación de la intensidad de muestreo en inventario forestal continuo en un bosque tropical lluvioso denso, Amazonia Oriental, Brasil

“…El uso de algoritmos genéticos permitió identificar la intensidad de muestreo que cumple con el Principio n° 08 del FSC (Cuadro 3). Aunque no existan estudios que relacionen intensidad de muestreo con el uso de técnicas de simulación, programación matemática y algoritmos, se puede observar la eficacia de estas herramientas en el trabajo relacionados con otras áreas de la ciencia forestal, como en los estudios realizados por Oliveira et al (2002), Berger et al (2003), Soares et al (2003), Ducheyne et al (2004) y Rodrigues et al (2004).…”

Otimização em dois níveis aplicada a priorização de obras do sistema de distribuição, voltada ao cumprimento dos índices de continuidade.

“…A principal característica que distingue a programação por metas é que uma ou mais metas são incorporadas diretamente na função objetivo, via variáveis de desvio (50). As metas podem ou não ser atingidas completamente e para permitir esta flexibilidade são utilizadas variáveis de desvio Terminada a breve apresentação da Programação por Metas, a seguir esta ferramenta será aplicada a problemática da priorização de obras.…”

“…indicando o quanto o objetivo foi atingido ultrapassando a meta e quanto faltou para que essa meta fosse atingida, respectivamente. Procura uma forma de atingir todas as metas o mais próximo possível sendo, portanto, o objetivo minimizar a soma dos desvios para todas as metas.A função objetivo de um problema de "goal programming" é composta por todas ou parte das variáveis de desvio da meta e seu objetivo geral é minimizar a soma destes desvios para as metas consideradas.A equação geral pode ser escrita da seguinte forma(50,51): o número total de metas do problema.Esta formulação da função objetivo pode causar problemas se as variáveis de desvios da meta estiverem em unidades muito diferentes(50,52). Neste caso pode-se minimizar a soma dos pesos dos desvios para todas as metas, podendo-se reescrever a função objetivo como segue: são os pesos correspondentes aos desvios+ i d e − i drespectivamente.…”