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

Resumen

En este artículo se abordan dos problemas de optimización relacionados a la planificación de cortas en plantaciones forestales dedicadas a la producción de madera: 1) programación de aclareos en un rodal, y 2) planificación del aprovechamiento forestal en una plantación con múltiples rodales. Para cada problema se planteó un modelo de optimización restringida. Estos modelos son difíciles de resolver usando técnicas clásicas de programación matemática, por lo que se propone el uso de metaheurísticas para encontrar soluciones cercanas a la óptima. Se diseñó e implementó un Algoritmo Genético para solucionar el primer problema, mientras que el segundo problema fue resuelto mediante la metaheurística 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 metaheurísticas permitieron obtener soluciones de manera satisfactoria requiriendo tiempos de computación muy bajos. Los modelos desarrolladosen este trabajo pueden ser de gran ayuda en los procesos de toma de decisiones relacionados a la planificación del manejo forestal, ya que brindan información útil de manera rápida y oportuna.

Palabras claves: algoritmos genéticos, recocido simulado, planificación 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.