Metaheurísticas em um problema de rotação de culturas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pós-graduação em Biometria - IBB

Um dos focos centrais na produção vegetal, discutidos ultimamente, e a utilização de medidas que visam um planejamento sustentável e ecológico, tendo em vista a degradação ambiental ocorrida nos ultimos anos. Por este motivo, a Rotação de Culturas tem ganhado destaque na literatura, pois e um meio de produção cujos princípios práticos viabilizam uma agricultura ecológica e produtiva. Esta prática, uma vez bem conduzida pelos agricultores rurais, traz inúmeros benefícios, visto que o controle de pragas, patógenos e de plantas daninhas e realizado biologicamente, diminuindo a ação de pesticidas prejudiciais ao meio ambiente e medidas de recuperação do solo, tornando-o sempre fértil. Nesta dissertação, e apresentado um modelo de otimização 0-1 para o problema de Rotação de Culturas, cujo objetivo foi encontrar uma programação de plantio de hortaliças que maximize o lucro da produção, levando-se em consideração restrições de epoca de semeadura para cada cultura considerada, o não cultivo de plantas de mesma família em lotes vizinhos, proibição de plantio consecutivo de plantas de mesma família botânica em um mesmo lote, a necessidade de adubação verde, período de descanso do solo e de demanda. Nesta modelagem, foi considerada uma area de plantio genérica, cujos lotes são irregularmente distribuídos e de diferentes tamanhos. Para resolução do problema, foram desenvolvidas e implementadas a seguintes metaheurísticas: (a) Algoritmo Gen etico, (b) Simulated Annealing, e as abordagens mistas (c) Algoritmo Gen etico com Simulated Annealing e (d) Algoritmo Genético com Busca Local (Memético). Para avaliar os comportamentos computacionais das heurísticas, considerou-se instâncias de diferentes formas com variações nas geometrias e area de plantio. Adicionalmente, uma aplicação destes métodos para um...

The environmental degradation that has occurred throughout the world claims for sustainable and ecological plant production. In this context, agricultural planning based on crop rotation has been addressed in many studies. Once appropriately applied by farmers, this practice brings many bene ts. In fact, it enables biological control of pests, pathogens and weeds, thus reducing the action of pesticides which are harmful to the environment. Planting according to crop rotation also restores the soil, making it always fertile. This thesis presents a binary linear optimization model to the problem of crop rotation aiming to nd a planting schedule for vegetables that maximizes the pro ts of production. The problem constraints include a speci c period for planting each crop, a prede ned demand per crop, the need for green manure and rest period. Other restraints prevent planting of vegetables of the same family consecutively in the same lot, as well as in neighboring lots. A general planting area with irregularly distributed and di erent sized lots is considered. Four metaheuristics were speci cally developed for the above crop rotation problem and the respective algorithms were implemented: (a) a Genetic Algorithm, (b) a Simulated Annealing, and two hybrid approaches - (c) a Genetic Algorithm with Simulated Annealing and (d) a Genetic Algorithm with Local Search, that is, a Memetic algorithm. To evaluate the computing behavior of these algorithms, we considered a crop rotation instance from literature and also an instance built with real data from a Brazilian agricultural company. The computational results showed that the algorithms, specially the hybrid... (Complete abstract click electronic access below)