Un enfoque metaheurístico para optimizar la planificación de cortas en plantaciones forestales A metaheuristic approach for optimizing the harvest scheduling in forest plantations

Abstract

En este articulo se abordan dos problemas de optimizacion relacionados a la planificacion de cortas en plantaciones forestales dedicadas a la produccion de madera: 1) programacion de aclareos en un rodal, y 2) planificacion del aprovechamiento forestal en una plantacion con multiples rodales. Para cada problema se planteo un modelo de optimizacion restringida. Estos modelos son dificiles de resolver usando tecnicas clasicas de programacion matematica, por lo que se propone el uso de metaheuristicas para encontrar soluciones cercanas a la optima. Se diseno e implemento un Algoritmo Genetico para solucionar el primer problema, mientras que el segundo problema fue resuelto mediante la metaheuristica Recocido Simulado. Los algoritmos fueron utilizados para obtener soluciones bajo distintos escenarios, usando datos de plantaciones de teca (TectonagrandisL.f.) provenientes de las Reservas Forestales de Caparo y Ticoporo (Venezuela). Ambas metaheuristicas permitieron obtener soluciones de manera satisfactoria requiriendo tiempos de computacion muy bajos. Los modelos desarrolladosen este trabajo pueden ser de gran ayuda en los procesos de toma de decisiones relacionados a la planificacion del manejo forestal, ya que brindan informacion util de manera rapida y oportuna. Palabras claves: algoritmos geneticos, recocido simulado, planificacion forestal. Abstract In this article,two optimization problems are addressed in relation to thinning and harvest planning in forest plantations for timber production: 1) prescribing thinning regimes for a stand, and 2) harvest planning for a multiple stands plantation project. For each problem, a restricted optimization problem was proposed. Because these models are difficult to solve by classic mathematical programming technique, a metaheuristic approach is used to find near optimum solutions. A Genetic Algorithm was designed and implemented for solving the first problem; whereas, the second was solved through theSimulated Annealing metaheuristic. Further, the algorithms were used to obtain solutions under various scenarios for teak(TectonagrandisL.f.) plantations stands data from the Caparo and Ticoporo forest reserves (Venezuela). Both metaheuristics produced satisfactory solutions, requiring very low computing times. The models developed in this work can be very helpful in decision-making processes related to forest management planning, since they are able to provide useful information in a fast and opportune way. Keywords: genetic algorithms, simulated annealing, forest planning.