Solução de problemas de planejamento florestal com restrições de inteireza utilizando busca tabu

Este trabalho teve como objetivos desenvolver e testar um algoritmo com base na metaheurística busca tabu (BT), para a solução de problemas de gerenciamento florestal com restrições de inteireza. Os problemas avaliados tinham entre 93 e 423 variáveis de decisão, sujeitos às restrições de singularidade, produção mínima e produção máxima periódicas. Todos os problemas tiveram como objetivo a maximização do valor presente líquido. O algoritmo para implementação da BT foi codificado em ambiente delphi 5.0 e os testes foram efetuados em um microcomputador AMD K6II 500 MHZ, com memória RAM de 64 MB e disco rígido de 15GB. O desempenho da BT foi avaliado de acordo com as medidas de eficácia e eficiência. Os diferentes valores ou categorias dos parâmetros da BT foram testados e comparados quanto aos seus efeitos na eficácia do algoritmo. A seleção da melhor configuração de parâmetros foi feita com o teste L&O, a 1% de probabilidade, e as análises através de estatísticas descritivas. A melhor configuração de parâmetros propiciou à BT eficácia média de 95,97%, valor mínimo igual a 90,39% e valor máximo igual a 98,84%, com um coeficiente de variação de 2,48% do ótimo matemático. Para o problema de maior porte, a eficiência da BT foi duas vezes superior à eficiência do algoritmo exato branch and bound, apresentando-se como uma abordagem muito atrativa para solução de importantes problemas de gerenciamento florestal.

Alocação de Chaves para Transferências Automáticas de Cargas entre Subestações Utilizando Algoritmo Busca Tabu Reativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmos busca tabu paralelos aplicados ao planejamento da expansão da transmissão de energia elétrica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Planejamento e projeto de circuitos secundários de distribuição de energia elétrica por meio de algoritmo busca tabu

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Um algoritmo de busca tabu para problemas de localização não capacitados

In this work, a tabu search algorithm for solving uncapacitated location problems is presented. The uncapacitated location problem is a classic problem of localization and occurs in many practical situations. The problem consists in determining in a network, at the minimum possible cost, the better localization, in a network, for the installation of facilities in order to attend the customers' associated demands, at the minimum possible cost. One admits that there exists a cost associated with the opening of a facility and a cost of attendance of each customer by any open facilities. In the particular case of the uncapacitated location problem there is no capacity limitation to attend the customers’ demands. There are some parameters in the algorithm that influence the solution’s quality. These parameters were tested and optimal values for them were obtained. The results show that the proposed algorithm is able to find the optimal solution for all small tested problems keeping the compromise between solution’s quality and computational time. However, to solve bigger problems, the structure of the algorithm must be changed in its structure. The implemented algorithm is integrated to a computational platform for solution of logistic problems

Um modelo de regulação florestal e suas implicações na formulação e solução de problemas com restrições de recobrimento

Este trabalho teve como objetivo avaliar uma estratégia utilizada para geração de alternativas de manejo na formulação e solução de problemas de planejamento florestal com restrições de recobrimento. O problema de planejamento florestal foi formulado via modelo I e modelo II, assim denominados por Johnson E Scheurman (1977), resultando em problemas de programação linear inteira com 63 e 42 alternativas de manejo, respectivamente. Conforme esperado, no problema formulado via modelo I não houve violação das restrições de recobrimento, enquanto no problema formulado via modelo II algumas unidades de manejo foram fracionadas, fato já esperado, uma vez que essa formulação não assegura a integridade das unidades de manejo. Na formulação via modelo II, para assegurar a integridade das unidades de manejo foi necessário reformular o problema como um problema de programação não-linear inteira, problema esse de solução ainda mais complexa do que os de programação linear inteira. As soluções eficientes dos problemas de programação não-linear inteira esbarram nas limitações de eficiências dos principais algoritmos de solução exata e na carência de aplicações dos algoritmos aproximativos na solução desse tipo de problema, a exemplo das metaeurísticas simulated annealing, busca tabu e algoritmos genéticos, tornando-se, portanto, um atrativo para pesquisas nessa área.