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Evaluación de tres técnicas heurísticas para resolver un modelo de planificación del aprovechamiento en plantaciones forestales industriales

  • Autores: María Alejandra Quintero, Mauricio Jerez, Magdiel Ablan
  • Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 36, Nº. 5, 2011, págs. 348-355
  • Idioma: español
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  • Resumen
    • Se desarrollaron tres algoritmos heurísticos basados en las técnicas de Recocido Simulado, Búsqueda Tabú y Algoritmos Genéticos, para resolver un problema de planificación del aprovechamiento forestal que consiste en obtener una secuencia de cortas para 20 rodales, en un período de planificación de siete años, tal que los costos de aprovechamiento sean mínimos y se satisfaga la demanda anual de madera de una fábrica de pulpa para papel. A fin de evaluar el desempeño de las técnicas heurísticas utilizadas y hacer comparaciones, el problema también fue resuelto utilizando una técnica de programación matemática (programación entera binaria) que permitió obtener la solución óptima. Se realizaron 100 corridas de los algoritmos heurísticos y se calcularon estadísticas básicas para las variables: valor objetivo, error relativo respecto a la solución óptima, iteración en que se consigue la mejor solución, y tiempo de computación utilizado. Las tres técnicas mostraron buen desempeño para resolver el problema planteado; su efectividad para encontrar la solución fue 94,7% en Recocido Simulado, 91,0% para Algoritmos Genéticos y 86,2% en Búsqueda Tabú.

      Todos los algoritmos heurísticos emplearon tiempos de computación considerablemente menores que el requerido por la programación entera binaria. Debido a su capacidad para encontrar buenas soluciones en tiempos de computación razonables, las técnicas heurísticas representan un enfoque que puede ser utilizado en la resolución de problemas de planificación forestal, especialmente aquellos difíciles de resolver mediante técnicas de programación matemática clásicas por ser complejos o requerir tiempos de cómputo muy elevados.


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