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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
19/07/2010 |
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Data da última atualização: |
22/03/2011 |
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Autoria: |
GOMIDE, L. R.; ARCE, J. E.; SILVA, A. C. L. da. |
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Afiliação: |
Lucas Rezende Gomide; Julio Eduardo Arce; Arinei Carlos Lindbeck da Silva. |
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Título: |
Uso do algoritmo genético no planejamento florestal considerando seus operadores de seleção. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Cerne, Lavras. v. 15, n.4, p. 460-467, out./dez. 2009. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
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. |
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Palavras-Chave: |
Análise combinatória; Metaheurística; Modelo tipo I. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02064naa a2200181 a 4500
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100 1 $aGOMIDE, L. R.
245 $aUso do algoritmo genético no planejamento florestal considerando seus operadores de seleção.
260 $c2009
520 $aConduziu-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.
653 $aAnálise combinatória
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773 $tCerne, Lavras.$gv. 15, n.4, p. 460-467, out./dez. 2009.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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| Registros recuperados : 7 | |
| 2. |  | COELHO, G. L. N.; CARVALHO, L. M. T. de; GOMIDE, L. R. Modelagem preditiva de distribuição de espécies pioneiras no Estado de Minas Gerais. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 3, p. 207-214, mar. 2016. Título em inglês: Predictive modeling distribution of pioneer species in the state of Minas Gerais, Brazil.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 3. | | SILVA, P. H. da; GOMIDE, L. R.; FIGUEIREDO, E. O.; CARVALHO, L. M. T. de; FERRAZ FILHO, A. C. Optimal selective logging regime and log landing location models: a case study in the Amazon forest. Acta Amazonica, Manaus, v. 48, n. 1, p. 18-27, 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 5. | | ISAAC JÚNIOR, M. A.; BARBOSA, B. H. G.; GOMIDE, L. R.; CALEGARIO, N.; FIGUEIREDO, E. O.; MORAS FILHO, L. O.; MELO, E. de A.; DANTAS, D. Reduced-impact logging by allocating log-decks using multiobjective evolutionary algorithm in Western Amazon. Revista Árvore, v. 46, e4506, 2021.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 6. | | LACERDA, T. H. S.; FRANÇA, L. C. de J.; LOPES, I. L. e; LACERDA, S. L. S.; FIGUEIREDO, E. O.; BARBOSA, B. H. G.; SILVA, C. S. J. e; GOMIDE, L. R. Multi‑objective forest harvesting under sustainable and economic principles. Journal of Forestry Research, v. 34, p. 1379-1394, Oct. 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 4 |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 7. | | BATISTA, A. P. B.; SCOLFORO, H. F.; MELLO, J. M.; GUEDES, M. C.; TERRA, M. C. N. S.; SCALON, J. D.; GOMIDE, L. R.; SCOLFORO, P. G. V.; COOK, R. L. Spatial association of fruit yield of Bertholletia excelsa Bonpl. trees in eastern Amazon. Forest Ecology and Management, v. 441, p. 99-105, June, 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
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