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| Registros recuperados : 4 | |
| 1. |  | AGUIAR, M. O.; LEITE, C. C. C.; VIANA, J. C. C.; MATIAS, H. de B.; SILVA, R. F.; FIGUEIREDO, E. O. Alocação otimizada de torres para detecção de incêndios florestais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FLORESTAIS, 9. 2016, Guarapari. Disseminação e aplicação do conhecimento científico e tecnológico nas Ciências Florestais: anais. Alegre, ES: CAUFES, 2016. p. 187-191. Organizadores: Mayra Luiza Marques da Silva, Marcos Vinicius Winkler Caldeira, Mariana Duarte Silva Fonseca, Kallil Chaves Castro.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 2. | | LEITE, C. C. C.; SILVA. E. F. da; SILVA, R. F.; AGUIAR, M. O.; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, M. L. M. da. Um método heurístico para otimizar a formação de Unidades de Produção Anual no manejo de florestas nativas na Amazônia. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FLORESTAIS, 9. 2016, Guarapari. Disseminação e aplicação do conhecimento científico e tecnológico nas Ciências Florestais: anais. Alegre, ES: CAUFES, 2016. p. 494-497. Organizadores: Mayra Luiza Marques da Silva, Marcos Vinicius Winkler Caldeira, Mariana Duarte Silva Fonseca, Kallil Chaves Castro.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 3. | | SILVA, E. F. da; SILVA, R. F.; VIEIRA, G. C.; LEITE, C. C. C.; AGUIAR, M. O.; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, M. L. M. da; SILVA, G. F. da. Planning of production units for native forest management areas in the Amazon. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 13, n. 1, e5502, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 4. | | AGUIAR, M. O.; SILVA, G. F. da; MAURI, G. R.; MENDONÇA, A. R. de; SANTANA, C. J. de O.; MARCATTI, G. E.; SILVA, M. L. M. da; SILVA, E. F. da; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, J. P. M.; SILVA, R. F.; SANTOS, J. S.; LAVAGNOLI, G. L.; LEITE, C. C. C. Optimizing forest road planning in a sustainable forest management area in the Brazilian Amazon. Journal of Environmental Management, v. 288, 112332, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| Registros recuperados : 4 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
12/04/2018 |
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Data da última atualização: |
02/07/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
SILVA, E. F. da; SILVA, R. F.; VIEIRA, G. C.; LEITE, C. C. C.; AGUIAR, M. O.; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, M. L. M. da; SILVA, G. F. da. |
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Afiliação: |
Evandro Ferreira da Silva, Universidade Federal do Espírito Santo; Rodrigo Freitas Silva, Universidade Federal do Espírito Santo; Giovanni Correia Vieira, Universidade Federal do Espírito Santo; Catherine Cristina Claros Leite, Universidade Federal do Espírito Santo; Marcelo Otone Aguiar, Universidade Federal do Espírito Santo; EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-Acre; Mayra Luiza Marques da Silva, Universidade Federal de São João Del-Rei; Gilson Fernandes da Silva, Universidade Federal do Espírito Santo. |
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Título: |
Planning of production units for native forest management areas in the Amazon. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 13, n. 1, e5502, 2018. |
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ISSN: |
1981-0997 (online) |
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DOI: |
10.5039/agraria.v13i1a5502 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
The objectives of this study were to present a model of integer linear programming (IP) to develop the creation of production units (PUs) regulated at the level of exploitable trees and to implement a heuristic method to obtain suboptimal feasible solutions. The studied area is in the municipality of Bujari, AC, Brazil. Using a sustainable forest management (SFM) area of 1,057.41 ha, 4,237 trees were selected for exploration through the census inventory. We applied the p-median model with volume and income restrictions; however, the adaptive heuristics development (AHD) is a random, greedy, and adaptive procedure that forms the PUs optimally. Four scenarios were formulated with a variation of ±10% to ±20% in volume and income values; the simulation was repeated 10 times with 10,000 iterations in each scenario. As expected, the major variations were in the scenarios with the most flexible restrictions of ±20%. Overall, 400,000 iterations were performed with average processing time of 523.74 s for each scenario. The methodology fostered the creation of PUs efficiently by grouping the trees into an optimized set, and at the same time, respecting the constraints of the problem. Os objetivos do estudo foram apresentar um modelo de programação linear inteira (PLI) para realizar a formação de unidades de produção (UP) reguladas ao nível de árvores exploráveis e implementar um método heurístico para obtenção de soluções viáveis subótimas. A área de estudo situa-se no município de Bujari, AC, Brasil. É uma área de manejo florestal sustentável (AMFS) com 1.057,41 ha. Por meio do inventário censitário foram selecionadas 4.237 árvores a serem exploradas. O modelo empregado foi o modelo das p-medianas com restrições de volume e renda, já a heurística de formação adaptativa (HFA) constitui-se de um procedimento aleatório, guloso e adaptativo para formar as UPs de maneira otimizada. Foram formulados quatro cenários com variação de ±10% e ±20% nos valores de volume e renda, sendo simulado dez vezes com 10.000 iterações cada cenário. Como esperado, as maiores variações foram nos cenários com flexibilização da restrição em ±20%. Ao todo, foram realizadas 400.000 iterações de soluções, com tempo médio de processamento 523,74 s para cada cenário. A metodologia promoveu a formação de UPs de forma eficiente, agrupando as árvores de maneira otimizada e, ao mesmo tempo, respeitando as restrições do problema. MenosThe objectives of this study were to present a model of integer linear programming (IP) to develop the creation of production units (PUs) regulated at the level of exploitable trees and to implement a heuristic method to obtain suboptimal feasible solutions. The studied area is in the municipality of Bujari, AC, Brazil. Using a sustainable forest management (SFM) area of 1,057.41 ha, 4,237 trees were selected for exploration through the census inventory. We applied the p-median model with volume and income restrictions; however, the adaptive heuristics development (AHD) is a random, greedy, and adaptive procedure that forms the PUs optimally. Four scenarios were formulated with a variation of ±10% to ±20% in volume and income values; the simulation was repeated 10 times with 10,000 iterations in each scenario. As expected, the major variations were in the scenarios with the most flexible restrictions of ±20%. Overall, 400,000 iterations were performed with average processing time of 523.74 s for each scenario. The methodology fostered the creation of PUs efficiently by grouping the trees into an optimized set, and at the same time, respecting the constraints of the problem. Os objetivos do estudo foram apresentar um modelo de programação linear inteira (PLI) para realizar a formação de unidades de produção (UP) reguladas ao nível de árvores exploráveis e implementar um método heurístico para obtenção de soluções viáveis subótimas. A área de estudo situa-se no município de Bu... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Bosques primarios; Bujari (AC); Inventario forestal; Manejo de precisão; Manejo florestal sustentável; Modelos matemáticos; Optimización de los sistemas; Production unit; Programación lineal; Silvicultura sustentable; Unidad de producción; Unidade de produção; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Administração florestal; Floresta nativa; Inventário florestal; Método de otimização; Modelo matemático; Programação linear. |
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Thesaurus NAL: |
Forest inventory; Linear programming; Mathematical models; Primary forests; Sustainable forestry; System optimization. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1090549/1/26601.pdf
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Marc: |
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260 $c2018
520 $aThe objectives of this study were to present a model of integer linear programming (IP) to develop the creation of production units (PUs) regulated at the level of exploitable trees and to implement a heuristic method to obtain suboptimal feasible solutions. The studied area is in the municipality of Bujari, AC, Brazil. Using a sustainable forest management (SFM) area of 1,057.41 ha, 4,237 trees were selected for exploration through the census inventory. We applied the p-median model with volume and income restrictions; however, the adaptive heuristics development (AHD) is a random, greedy, and adaptive procedure that forms the PUs optimally. Four scenarios were formulated with a variation of ±10% to ±20% in volume and income values; the simulation was repeated 10 times with 10,000 iterations in each scenario. As expected, the major variations were in the scenarios with the most flexible restrictions of ±20%. Overall, 400,000 iterations were performed with average processing time of 523.74 s for each scenario. The methodology fostered the creation of PUs efficiently by grouping the trees into an optimized set, and at the same time, respecting the constraints of the problem. Os objetivos do estudo foram apresentar um modelo de programação linear inteira (PLI) para realizar a formação de unidades de produção (UP) reguladas ao nível de árvores exploráveis e implementar um método heurístico para obtenção de soluções viáveis subótimas. A área de estudo situa-se no município de Bujari, AC, Brasil. É uma área de manejo florestal sustentável (AMFS) com 1.057,41 ha. Por meio do inventário censitário foram selecionadas 4.237 árvores a serem exploradas. O modelo empregado foi o modelo das p-medianas com restrições de volume e renda, já a heurística de formação adaptativa (HFA) constitui-se de um procedimento aleatório, guloso e adaptativo para formar as UPs de maneira otimizada. Foram formulados quatro cenários com variação de ±10% e ±20% nos valores de volume e renda, sendo simulado dez vezes com 10.000 iterações cada cenário. Como esperado, as maiores variações foram nos cenários com flexibilização da restrição em ±20%. Ao todo, foram realizadas 400.000 iterações de soluções, com tempo médio de processamento 523,74 s para cada cenário. A metodologia promoveu a formação de UPs de forma eficiente, agrupando as árvores de maneira otimizada e, ao mesmo tempo, respeitando as restrições do problema.
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