Metaheurística algoritmo genético na solução de modelos de planejamento florestal

Resumo

Objetivou-se testar a metaheurística Algoritmo Genético (AG) e avaliar sua eficácia e eficiência na solução de problemas de planejamento florestal, comparado a resultados obtidos pelo software CPLEX. Para analisar o efeito dos diferentes parâmetros no desempenho do AG, foi empregado o  delineamento inteiramente casualizado no arranjo fatorial, em que os fatores considerados foram: três tamanhos de população inicial (Pini), três taxas de crossing-over (Tcross) e dois métodos de crossing-over (Mcross). Nos casos em que as interações foram significativas pelo teste F em nível de 5% de probabilidade, foram realizados os desdobramentos dos fatores, testando-se as diferenças entre as médias pelo teste de Tukey, em nível de 5% de probabilidade. Como medida de eficácia e eficiência utilizou-se a distância percentual (distância entre a resposta do AG e a resposta exata) e o tempo de
processamento, respectivamente. A população inicial é o fator que mais influencia o desempenho do AG em termos de distância e de tempo de processamento, de modo que para Pini maiores são encontrados maior proximidade da resposta do AG com a resposta exata e também maiores tempos de processamento.