Un Modelo Multi-Meta, Multi-Producto, Multi-Planta y Multi-Período de Planificación Forestal Bajo Riesgo: Avance de Diseño

Autores
Broz, Diego Ricardo; Durand, Guillermo Andrés; Tohmé, Fernando Abel; Frutos, Mariano; Rossit, Daniel Alejandro
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
A partir de un patrimonio forestal de 50 unidades de manejo se plantea una metodología de gestión de bosque en base a multiple objetivos. Se presenta un modelo de planificación forestal basado en programación por metas estocástica (PPME). Las técnicas clásicas plantean una tasa de descuento del Valor Actual Neto (VAN) constante en la vida del proyecto. Se incorpora aleatoridad en la tasa de descuento del VAN en función a Indice de Precios al Consumidor (IPC) histórico para Argentina. La optimización estocástica permite resultados mas robustos para la toma de desiciones en el sector ya que supone una familia de escenarios futuros.
For a forest estate of 50 management units, we propose a methodology of forest managing based on multiple objectives. A forest planning model based on stochastic programming goals (SPG) is presented. Classical techniques proposed a constant discount rate of Net Present Value (NPV) in the life of the project. Randomness is incorporated in the discount rate in the NPV function to Consumer Price Index (CPI) from historical series from Argentina. The stochastic optimization allows more solid results for decision making in forest sector because the future is presented as a family of scenarios.
Fil: Broz, Diego Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Durand, Guillermo Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Tohmé, Fernando Abel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Frutos, Mariano. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Rossit, Daniel Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Argentina
43 JAIIO: 43 Jornadas Argentinas de Informática
Buenos Aires
Argentina
Universidad de Palermo. Facultad de Ingeniería
Materia
PROGRAMACIÓN POR METAS
GESTIÓN FORESTAL
COSECHA FORESTAL
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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For a forest estate of 50 management units, we propose a methodology of forest managing based on multiple objectives. A forest planning model based on stochastic programming goals (SPG) is presented. Classical techniques proposed a constant discount rate of Net Present Value (NPV) in the life of the project. Randomness is incorporated in the discount rate in the NPV function to Consumer Price Index (CPI) from historical series from Argentina. The stochastic optimization allows more solid results for decision making in forest sector because the future is presented as a family of scenarios.
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