Gestión forestal con restricción de adyacencia basada en programación matemática: efecto de la relajación

Autores
Broz, Diego Ricardo; Durand, Guillermo Andrés; Frutos, Mariano
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Se estudian tres herramientas de gestión forestal, los modelos de optimización URM (Unit Restriction Model) y dos variantes, URM-E (Unit Restriction Model-E) y URM-T (Unit Restriction Model-T), limitan la cosecha de rodales adyacentes evitando apertura de extensas áreas boscosas, estos están definidos como NP-hard o NP-difíciles. Se simularon escenarios desde 30 × 3 (rodal × período) hasta 1000 × 10 con Pinus taeda L. bajo distintas condiciones de crecimiento. Se resolvieron los modelos con GAMS/CPLEX. Los escenarios menores a 50 × 6 convergen a un valor óptimo en un tiempo razonable, por encima de este escenario se requiere relajación del modelo. Con un gap de [0,01] se obtienen tiempos de resolución menores a 3 segundos sin cambios significativos en el valor objetivo. En la mayoría de los casos el modelo URM presenta mejores valores de la función objetivo seguido por URM-T y URM-E.
In this paper was studies three mathematical models for forest management whose objective is to the decrease the human impact of the activity on the environment and maximizes economic benefits. Optimization models URM (Unit Restriction Model) and two variants, URM-E (Unit Restriction Model-E) and URM-T (Unit Restriction Model-T), limit the harvest of adjacent stands to avoid opening large forest areas, resulting in NP-hard or NP-hard problems. Scenarios were simulated from 30 × 3 (stand × period) to 1000 × 10 with Pinus taeda L. under different growth conditions. Models were solved with GAMS/CPLEX. Minor scenarios to 50 x 6 converge to an optimum value in a reasonable time, but larger required integer relaxation. With an integer gap greater than 1% a solution is obtained less than 3 seconds without significant changes in the target value. In most cases, the URM model results in better objective function value, followed by URM-T and URM-E.
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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Frutos, Mariano. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Materia
Restricción de Adyacencias
Optimización Entera
GAP
Simulación
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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In this paper was studies three mathematical models for forest management whose objective is to the decrease the human impact of the activity on the environment and maximizes economic benefits. Optimization models URM (Unit Restriction Model) and two variants, URM-E (Unit Restriction Model-E) and URM-T (Unit Restriction Model-T), limit the harvest of adjacent stands to avoid opening large forest areas, resulting in NP-hard or NP-hard problems. Scenarios were simulated from 30 × 3 (stand × period) to 1000 × 10 with Pinus taeda L. under different growth conditions. Models were solved with GAMS/CPLEX. Minor scenarios to 50 x 6 converge to an optimum value in a reasonable time, but larger required integer relaxation. With an integer gap greater than 1% a solution is obtained less than 3 seconds without significant changes in the target value. In most cases, the URM model results in better objective function value, followed by URM-T and URM-E.
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