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dc.creatorMonti, Cássio Augusto Ussi-
dc.date.accessioned2018-04-10T18:23:43Z-
dc.date.available2018-04-10T18:23:43Z-
dc.date.issued2018-04-10-
dc.date.submitted2018-03-07-
dc.identifier.citationMONTI, C. A. U. Otimização aplicada à engenharia florestal. 2018. 104 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29006-
dc.description.abstractSystem modeling is applied in various branches of engineering to represent any type of operational situation through stochastic techniques, such as linear and non-linear regression, or deterministic, as a model of vehicle routing. Lately it is common application of computational intelligence as an alternative to these techniques, such as heuristics and metaheuristics. Based on this information, planning harvest and transport forestry were design, in order to supply the factory. Such planning uses the deterministic modeling of systems through mathematical programming models from the operational research discipline. Thus, the structure of the dissertation contemplated three chapters, the first part being a bibliographical survey of the state of the art on the fitting of statistical models and theory of graphs applied to the transport and optimization of problems. In the second part, we tried to approach methods of fitting nonlinear regression models, proposing the development of an alternative method to the algorithms usually applied. The same predicts the estimation of the initial parameters automatically using genetic algorithm as an option. Thus, three classical fitting methods, Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt and NL2SOL, were tested. The hypsometric relation was adopted as the basis for the computational tests, and a combination of 12 distinct forest databases and 12 nonlinear models were tested in 100 replicates to guarantee information reliability. Among the tested methods, Levenberg-Marquardt showed a greater frequency of fitting success, followed by NL2SOL and Gauss-Newton. The genetic algorithm did not produce significant difference in the prediction of the parameters, and can be used in the parameterization of statistical regression models. The last part of the dissertation composed a study involving a deterministic modeling for the vehicle routing problem applied to forest transportation (VRPFT). The model involving integer and continuous variables considered in its multiobjective function the reduction in the number of trucks, distance traveled, overtime, load efficiency and crane movement as an integrated process. The results indicated absence of overtime and a reduction of 72.92% in the use of trucks, consequently promoting an increase in the number of trips / vehicles. In only 3.17% of the trips to the load efficiency was not obtained, being a fact predicted in the final removal of the wood in the plots. It was also identified points of improvement in the movement of cranes between blocks due to operational idle. The VRPFT model acts as an efficient and effective integrated management system applied to forest transportation.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectAlgoritmo genéticopt_BR
dc.subjectProgramação linear inteira mistapt_BR
dc.subjectSistema integradopt_BR
dc.subjectParametrização não linearpt_BR
dc.subjectAlgorithmpt_BR
dc.subjectMixed integer linear programmingpt_BR
dc.subjectIntegrated systempt_BR
dc.subjectNon-linear parameterizationpt_BR
dc.titleOtimização aplicada à engenharia florestalpt_BR
dc.title.alternativeOptimization applied to forest engineeringpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Florestalpt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Gomide, Lucas Rezende-
dc.contributor.referee1Gomide, Lucas Rezende-
dc.contributor.referee2Acerbi Júnior , Fausto Weimar-
dc.contributor.referee3Araújo Júnior, Carlos Alberto-
dc.description.resumoA modelagem de sistemas é aplicada em vários ramos da engenharia, para representar qualquer tipo de situação operacional através de técnicas estocásticas, como regressão linear e não linear, ou determinística, como modelo de roteamento veicular. Ultimamente é comum a aplicação de inteligência computacional como alternativa a estas técnicas, como heurísticas e meta-heurísticas. Com base nestas informações, a gestão planeja a colheita e o transporte florestal, com objetivo de abastecer a fábrica. Tal planejamento utiliza a modelagem determinística de sistemas através de modelos de programação matemática oriundos da disciplina de pesquisa operacional. Dessa forma, a estrutura da dissertação contemplou três capítulos, sendo a primeira parte composta por levantamento bibliográfico do estado da arte sobre o ajuste de modelos estatísticos e teoria de grafos aplicados ao transporte e otimização de problemas. Na segunda parte buscou-se abordar métodos de ajuste de modelos não lineares, propondo o desenvolvimento de um método alternativo aos algoritmos usualmente aplicados. O mesmo prevê a estimação dos parâmetros iniciais de maneira automática utilizando algoritmo genético como opção. Assim, foram testados três métodos clássicos de ajustes, Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt e NL2SOL. A relação hipsométrica foi adotada como base para os testes computacionais, sendo testada uma combinação de 12 bases de dados florestais distintas e 12 modelos não lineares, em 100 repetições para garantir uma confiabilidade da informação. Dentre os métodos testados, Levenberg-Marquardt apresentou maior frequência de sucesso dos ajustes, seguido por NL2SOL e Gauss-Newton. O algoritmo genético não produziu diferença significativa na predição dos parâmetros, podendo ser utilizado na parametrização de modelos estatísticos de regressão. À última parte da dissertação compôs um estudo envolvendo uma modelagem determinística para o problema de roteamento de veicular aplicado ao transporte florestal (PRVTF). O modelo envolvendo variáveis inteiras e contínuas, considerou em sua função multiobjetivo a redução no número de caminhões, distância percorrida, horas-extra, eficiência de carga e movimentação de gruas como processo integrado. Os resultados indicaram ausência de horas-extra e redução de 72,92% no uso dos caminhões, consequentemente promovendo ainda um aumento no número de viagens/veículo. Em apenas 3,17% das viagens à eficiência de carga não foi obtida, sendo um fato previsto na remoção final da madeira nos talhões. Identificaram-se ainda pontos de melhoria na movimentação das gruas entre talhões devido ao ócio operacional. O modelo PRVTF atua como sistema de gestão integrada eficiente e eficaz no transporte florestal.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Florestaispt_BR
dc.subject.cnpqRecursos Florestais e Engenharia Florestalpt_BR
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