Source: https://www.scribd.com/document/271250537/Dialnet-MetodosDeOptimizacionHeuristicaParaLaResolucionDeM-2980763
Timestamp: 2018-11-21 18:29:45+00:00

Document:
Dialnet-MetodosDeOptimizacionHeuristicaParaLaResol...
Actividad 3 Unidad 3 2017.pdf
FlujoDeCargaOptimo.pdf
Laboratorio Solver 1
Analisis_critico Trabajo Final
Clase 11- Diseño de La Distribución de Planta Asistida (2)
Análisis simuladores
ANEXO Nº 7 Plazo Ejecución de Servicio Ofertado
Tema 14 Ep 3 La evoluciÃ³n en las dos zonas, consecuencias de la Guerra y su incidencia en Castilla-La Mancha.
Composicion Nutricional Tabla Icbf
26672_16c
Clases de Gramatica Formal de Chomsky
A8 3.7 40V
Hasil Lap 1 Petro
IMPORTANCIA CULTURAL DE GUATEMALA.docx
5. SPO Skrining IGD (Oke-putri)
Reator Nuclear Jeozadaque
8. MCDM
.- Informe relacionado con la explicación de los mapas conceptuales.docx
Experiencias Educativas Con Matlab y Matematica Simbolica
Practica 3 - Calculo Integral
cap534act07
paper de energizacion
26.Derivacion
Dialnet-FlujoDePotenciaOptimoUsandoElMetodoDelGradientePar-2660782
34275506 OLTC Operation
18: 103-108 (2004)
«Actas de la Reunión de Modelización Forestal»
MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN HEURÍSTICA PARA
LA RESOLUCIÓN DE MODELOS DE
M. Palahí Lozano 1 y T. Pukkala 2
Centre Tecnológic Forestal de Catalunya. Passeig Lluís Companys 23. 08010-BARCELONA (España).
Correo electrónico: marc.palahi@ctfc.es
University of Joensuu. Faculty of Forestry. P.O. Box 111. 80101-JOENSUU (Finland)
El presente estudio examinó cinco métodos de optimización heurística: subida azarosa (RA),
Hero, templado simulado (SA), búsqueda tabú (TS) y algoritmos genéticos (AG), en el contexto de
dos modelos de planificación forestal que consideraban explícitamente objetivos ecológicos para la
preserveración del hábitat del urogallo en Cataluña. Tales modelos fueron resueltos para dos problemas distintos (uno no-espacial y otro espacial) para un caso de estudio cuyo propósito era mejorar
en un período de 60 años el hábitat del urogallo en un monte virtual de 14.400 ha compuesto mayoritariamente por rodales de Pinus uncinata, Pinus sylvestris y Pinus nigra. Una vez formulados, los
dos problemas fueron resueltos mediante los cinco métodos de optimización heurística. En el primer
problema, cuatro de los cinco métodos heurísticos; RA, HERO, SA y TS encontraron valores muy
similares para la función objetivo, siendo GA claramente inferior y mucho más lento que el resto de
los métodos. Por el contrario, en el caso del segundo problema de carácter espacial, GA fue el método que encontró el mejor valor de la función objetivo mientras que el resto de métodos encontraron
soluciones casi idénticas. La razon por la que GA produce las mejores soluciones en el problema de
optimización espacial, podría deberse a su proceso de búsqueda, el cual es muy diferente al de los
otros métodos empleados. GA, al contrario que RA, HERO, SA y TS no basa su proceso de búsqueda en llevar a cabo mejoras locales en un entorno, sino basa su estrategia de búsqueda en la recombinación de soluciones, lo cual le permite examinar en cada iteración múltiples cambios respecto a
una misma solución.
Palabras clave: Objetivos ecológicos, Optimización heurística, Planificación forestal multiobjetivo
Durante la década de los años 80, técnicas
típicas de la investigación operativa, como la
programación lineal, comenzaron a reemplazar
a los métodos clásicos de ordenación en el contexto de la planificación de la gestión forestal
(JOHNSON & TEDDEER, 1983). El uso de estas
técnicas conjuntamente con técnicas de simula-
© 2004 Sociedad Española de Ciencias Forestales
ción basadas en modelos de crecimiento mejoró
la capacidad de análisis respecto a las múltiples
alternativas de decisión existentes en los problemas de planificación forestal. Aún y así, la aplicación de la programación matemática se ha
encontrado con limitaciones importantes para
resolver problemas actuales cada vez más complejos, por ejemplo cuando aspectos espaciales
relacionados con objetivos ecológicos (conecti-
. Genetic algorithms (GA) En GA.. RA es utilizado como método referencia ya que debido a su proceso de búsqueda cualquier otro método heurístico debería resultar más efectivo que este. Tabu search (TS) La característica principal de TS es el uso de una lista tabú la cual condiciona el proceso de búsqueda. produciendo así una solución inicial. A continuación. un régimen selvícola es seleccionado aleatoriamente para cada unidad mínima de gestión. En segundo lugar. A continuación. SA. La complejidad computacional de tales problemas y su carácter combinatorio han propiciado un mayor uso de técnicas heurísticas con el fin de optimizar la gestión forestal. 1993). TS.. Random ascent (RA) En RA se produce una solución inicial asignando aleatoriamente un régimen selvícola a cada unidad mínima de gestión. 2002. 2002).g. Simulated annealing (SA). 1993). de entre los movimientos alternativos se selecciona el movimiento no-tabú que produzca la mejor solución. (2002). Hero. etc) han de ser integrados en los problemas de planificación forestal (BORGES et al.M. por ejemplo mediante la prohibición de repetir movimientos recientes. TS comienza su búsqueda a partir de una solución inicial aleatoria. 2002. Hero En Hero (ver PUKKALA & KANGAS. CROWE & NELSON. El objetivo de este estudio es el de examinar cinco métodos heurísticos en el contexto de dos modelos de planificación forestal que consideran explícitamente objetivos ecológicos para la preservación del hábitat del urogallo en Cataluña. BOSTON & BETTINGER. BOSTON & BETTINGER. 2002. que hacen referencia a las unidades míni- . PALAHÍ et al. Más detalles en DOWSLAND (1993). Más detalles en GLOVER & LAGUNA (1993). el régimen que hace mejorar la función objetivo substituye al previo.. 1993) en primer lugar. Como en los métodos previos. Con el objeto de evitar una convergencia prematura en un óptimo local. de uno en uno cada una de las unidades de gestión son examinadas secuencialmente con el objeto de comprobar si otro régimen selvícola mejoraría el valor de la función objetivo. PUKKALA. En caso afirmativo. este es incluido en la solución. NALLE et al. los cuales evolucionan a través de su recombinación (combinando partes de dos o más cromosomas) y de mutaciones (a través de un cambio aleatorio en uno o varios genes. mientras que Hero ha sido muy utilizado en la resolución de problemas de planificación forestal formulados mediante funciones de utilidad multi-atributo (MAUT) (ver PUKKALA Y KANGAS. una unidad mínima de gestión y un nuevo régimen silvícola para este son seleccionados alea- 104 toriamente. GA and SA son los métodos heurísticos más utilizados en la resolución de problemas combinatorios (ver REEVES. (2002) y BETTINGER et al. Simulated annealing (SA) En SA se produce una solución inicial asignando aleatoriamente un régimen selvícola para cada unidad mínima de gestión. acepta también movimientos de no mejora de acuerdo con unas probabilidades. BORGES et al. En caso de que el nuevo régimen mejore el valor de la función objetivo. A continuación se describen brevemente. diversos estudios han comparado diferentes métodos heurísticos en el contexto de la planificación de la gestión forestal (e. 2002. «Métodos de optimización heurística para la resolución de modelos de planificación forestal» vidad y tamaño de diferentes hábitat. 2002). 1999. una unidad mínima de gestión y un nuevo régimen selvícola para esta son seleccionados aleatoriamente. las soluciones alternativas se llaman cromosomas padres. Recientemente. A continuación. 2002. Las formulaciones de los modelos son aplicaciones de la teoría de la utilidad multi-atributo (siendo las funciones objetivo modelos de utilidad aditivo). BETTINGER et al. además de aceptar todo movimiento de mejora (de la función objetivo). 2002. PALAHÍ. Este proceso de búsqueda se repite hasta que un número máximo de iteraciones es alcanzado. HEURÍSTICOS EXAMINADOS Los métodos heurísticos examinados fueron Random ascent (RA). FALÇAO & BORGES. Tabu search (TS) y Genetic algorithms (GA). Los métodos usados en este artículo se explican detalladamente en REEVES (1993).
de información de adyacencia entre las unidades mínimas de gestión. Para determinar si una unidad mínima de gestión era apta como hábitat de urogallo se empleó el índice de adecuación de hábitat (HSI) de urogallo desarrollado por PASCUAL (2003). los datos de inventario del sistema forestal fueron introducidos en el programa de planificación forestal MONTE (PUKKALA. y el tiempo medio consumido por cada método.. uncinata desarrollados. Formulación de los problemas de planificación Los cinco métodos heurísticos fueron utilizados en dos problemas de planificación que tenían la misma finalidad. Tales simulaciones se realizaron para un periodo de planificación de 60 años basándose en los regimenes selvícolas óptimos encontrados por PALAHÍ & PUKKALA (2003) y en los modelos de crecimiento de árbol individual para P. 2002. El sistema forestal estaba formado por 900 unidades mínimas de gestión de 16 ha cada una. En el Problema 2 l es la proporción de límites separando unidades mínimas de gestión (celdas) clasificados como hábitat (H-H) y por lo tanto proporciona información acerca de la configuración espacial del paisaje (KURTTILA et al. RESULTADOS Para comparar los cinco métodos heurísticos. Las funciones objetivo de los dos problemas fueron formuladas como modelos aditivos de utilidad: U = 0. SA y TS encontraron valores para la función objetivo muy similares (Figura 1. 1993). En el problema no espacial (1) cuatro de los cinco métodos heurísticos. cada nuevo cromosoma substituye a uno de la generación anterior.. siendo GA claramente inferior y mucho más lento que el resto de los métodos.400 ha. MATERIAL El presente estudio se llevo a cabo en un paisaje forestal artificial típico de zonas de montaña en Cataluña donde puede encontrarse el urogallo. H y Ll2063 son. respectivamente. Cien. HERO. por el mismo Trasobares. aunque no publicados. También fueron utilizados modelos para P. For. 18: 103-108 (2004) mas de gestión).4ul(Ll2063) (1) «Actas de la Reunión de Modelización Forestal» donde U es la Utilidad total. Esp. En el problema 1. el cual es seleccionado en base a una función de probabilidad que depende del valor de su función objetivo. Tales operaciones resultan en un nuevo cromosoma (descendiente). Para evaluar la calidad de las soluciones de cada heurístico fueron evaluados el valor máximo de la función objetivo. El problema 1 no representaba un problema espacial. A continuación. la media de los valores obyenidos en 10 optimizaciones. arriba). Pinus sylvestris y Pinus nigra localizadas entre los 1000 y 1900 metros de altitud.Cuad. PALAHÍ et al. Más detalles en REEVES (1993). 2004). ul es la utilidad parcial derivada del objetivo ecológico representado por una determinada variable de paisaje l al final del periodo de planificación. los Problemas 1 y 2 fueron solucionados con cada una de las técnicas. 2002).6uh(H)+0.7453 105 . el máximo valor absoluto de la función objetivo fue de 0. (2004). distribuidas en una malla cuadrada de 30 x 30 celdas . (2004)). y calculado en función de la composición arbórea y estructura de cada unidad mínima de gestión (más detalles en PALAHÍ et al. En el Problema 1 l se refiere a la proporción de hábitat (%HSI) de urogallo que es una variable cuantitativa de la composición del paisaje que indica la cantidad relativa de unidades mínimas de gestión aptas como hábitat para el urogallo. el cual fue creado a partir de datos reales del Segundo Inventario Forestal Nacional (IFN) (ICONA. uh es la utilidad parcial derivada del volumen total de madera cortada durante el periodo de 60 años. La superficie total del sistema era de 14. mientras que el problema 2 al maximizar H-H en lugar de %HSI requería además de la información producida en las simulaciones. seleccionando todas aquellas parcelas compuestas por Pinus uncinata. RA. mejorar la calidad del sistema forestal en relación al hábitat del urogallo y obtener el máximo de madera a través de claras y cortas. el volumen total cortado y el valor de la variable de paisaje l al final del periodo. nigra desarrollados por TRASOBARES et al. sylvestris y P. En nuestro estudio. 2003) con el objeto de simular 9 regimenes selvícolas alternativos para cada unidad mínima de gestión (para más detalles ver PALAHÍ. Soc.
60 0. Por el contrario. GA operó significativamente peor que el resto de métodos mientras que en el problema de optimización espacial (2). DISCUSIÓN El principal resultado del presente estudio es que los cinco métodos heurísticos utilizados en la resolución de los problemas 1 y 2 encontraron valores bastantes similares para las dos funciones objetivo. en un estudio en el que comparaba la efectividad de varios heurísticos en el contexto de diferentes problemas de planificación forestal. En relación al consumo de tiempo de los distintos métodos heurísticos examinados. El tiempo empleado por un determinado heurístico juega un papel fundamental en situaciones de planificación interactiva. en el problema 1. clasificaba (en función de los valores de las funciones objetivo obtenidos) en tres clases los heurísticos empleados. Sin embargo.58 0. etc). Nuestro estudio aunque obtiene 106 algunos resultados similares a los de BETTINGER et al. no demasiado adecuados = RA.M. GA. lo cual le permite examinar en cada iteración múltiples cambios respecto a una solución. GA consiguió una mejor solución que el resto de métodos. puede deberse a su proceso de búsqueda.72 0. (2002).70 0. Hero y RA. HERO = 0. rápidos. 0. muy buenos = SA y TS (este último dependiendo del problema). SA y TS. en el que se concluye que los GA son especialmente adecuados para solucionar problemas de planificación forestal de gran complejidad que incluyan objetivos espaciales. el cual es muy diferente al de los otros métodos empleados. SA y TS no basa su proceso de búsqueda en llevar a cabo mejoras locales en un entorno. En el problema 2. sino que su estrategia de búsqueda se basa en la recombinación de soluciones. 2002). 1. GA. De todos modos las funciones aditivas han sido las más empleadas en la resolución de problemas forestales (ver PUKKALA & KANGAS. que en nuestro caso varia en función del tipo de problema a tratar. SA y TS y finalmente lentos. los pesos que acompañan a las . 1993. abajo). HERO volvió a ser el método más rápido mientras que GA fue el más lento. la razón por la que GA produce las mejores soluciones en el problema de optimización espacial. en el caso del problema espacial (2) (Fig. al contrario que RA. adecuados = GA.74 0. Este último resultado coincide con el estudio de PUKKALA & KURTTILA (2003).56 0 20 «Métodos de optimización heurística para la resolución de modelos de planificación forestal» 40 60 80 100 120 140 160 180 Time (seconds) GA S RA Figura 1.7023 y finalmente RA = 0. mientras que el resto de métodos encontraron soluciones casi idénticas. Así mismo. (2002) (rendimiento de SA y TS en relación a RA) no coincide con respecto a la evaluación general que se hace de GA. estos podrían clasificarse en muy rápidos. HERO.68 U 0.62 0. los métodos heurísticos empleados pueden funcionar con distintos tipos de funciones de utilidad (multiplicativas.7022.7157). PUKKALA.7024.64 0. Nuestro estudio por lo tanto revela que distintos tipos de problemas de planificación forestal pueden necesitar de distintos métodos o clases de heurísticos. En nuestro estudio.66 0. PALAHÍ et al. GA fue el método que encontró el mejor valor de la función objetivo (0. BETTINGER et al. Aunque. aunque HERO fue el método más rápido seguido de SA y TS. SA y TS = 0. Desarrollo del valor medio de 10 optimizaciones de la función objetivo en función del tiempo cuando los distintos métodos heurísticos son utilizados para solucionar el problema 1 (izquierda) y el problema 2 (derecha) encontrado por HERO. donde es necesario repetir el proceso de optimización varias veces hasta que el usuario queda satisfecho con la solución encontrada. la función de utilidad fue formulada de manera aditiva.
las técnicas clásicas de optimización dejan muchas veces de ser efectivas y métodos heurísticos como los presentados en este estudio son necesarios para obtener soluciones de alta calidad en un tiempo razonable.. 2002.L..L. K. An analysis of Monte Carlo integer programming simulated annealing and tabu search for solving spatial harvest scheduling problems. En este contexto. Kluwer Academic Publishers. 49(1): 1-11. 45: 292-301. MONTE. Sci. For. PALAHÍ. Dordrecht.R.. Sist. P. 13(3): 527-538. BOSTON.).). Sci. Multi-objective forest planning: 119-151. Designing an evolution program for solving integer forest management scheduling models: an application in Portugal. A.G. & FALÇAO. Sci. PASCUAL. T. SESSIONS..). Joensuu. 2002. socialmente aceptable y económicamente viable. Combining tabu search and genetic algorithm heuristic techniques to solve spatial harvest scheduling problems. P. ya que este era un trabajo teórico que pretendía estudiar el comportamiento de los métodos heurísticos y para el que las preferencias de centros decidores reales no fueron necesarias. K. & NELSON. F. HOGANSON.A. Soc. Faculty of Forestry.. Cien. Calculation and planning program for even-aged and uneven-aged forests of Catalonia. PUKKALA. W. L. & BETTINGER. ICONA. 2003. For. Joensuu. H.. A. Agr. In: C. M. 107 .. K. Master thesis. J. Ecol. PUKKALA.. & TRASOBARES. binary search in periodic harvest level calculation. University of Joensuu. PUKKALA. 2003. New York.J. Inv. Reeves (ed.. J. J. P. Faculty of Forestry. Multiobjective forest planning: 1-19. Sci. 2002. Modelling stand development and optimising the management of evenaged Scots pine forests in north-east Spain.. M. Sci.... Segundo Inventario Forestal Nacional (1986-1995) Cataluña: Lleida. «Actas de la Reunión de Modelización Forestal» FALÇAO. PALAHÍ. L. Esp... Ann. 2002. 2002. K.. 166: 245-260. 60: 105-114. D. & BETTINGER. Examining alternative landscape metrics in ecological forest landscape planning: a case for capercaillie in Catalonia. T. 2001. & LOIKKANEN. Sci.. For. JOHNSON. PASCUAL. Heuristics in multi-objective forest management. M. & CHUNG.). Inc.. ARTHUR. 1993. For. Linear programming vs. For. For. 2002. Pukkala (ed.. Kluwer Academic Publishers. & LAGUNA. BOSTON. Modern heuristic techniques for combinatorial problems: 2069. 2003.. Simmualted annealing. M. 1983. . NALLE. Inc. La planificación forestal debe incluir criterios cada vez más diversos y complejos con el fin de asegurar una gestión ecológicamente respetuosa. University of Joensuu. M. J. In: T. & BORGES. An indirect search algorithm for harvest scheduling under adjacency constraints. P. For. Spatial optimisation in landscape ecological forest planning: a case for capercaillie in Catalonia. Tabu search. J. Research notes 143. 1993. 2002.) stands in Spain based on individualtree models. Pukkala (ed.Cuad... In: T.. 1993. Sci.. Optimising the management of Scots pine (Pinus sylvestris L. T. Madrid. Eight heuristic planning techniques applied to three increasingly difficult wildlife planning problems. John Wiley & Sons. & PUKKALA. 18: 103-108 (2004) variables objetivo fueron seleccionados por los autores.. Academic Dissertation. Introduction to multi-objective forest planning. PUKKALA.R. Este nuevo paradigma requiere de un mayor uso de objetivos espaciales y de relaciones no lineales en el diseño y formulación de los problemas de planificación forestal para reproducir la realidad lo más verazmente posible. BORGES. 29: 569-581. & TEDDER.O. 47(2): 158-168. For. PALAHÍ. Manage. Modern heuristic techniques for combinatorial problems: 70150. GRAETZ. John Wiley & Sons. 2003. Dordrecht. Rec. DOWSLAND. BIBLIOGRAFÍA BETTINGER. MAPA. A. GLOVER.N. J. BOSTON. K. 2002. K. User’s guide.. In: C. & SESSIONS. D. Reeves (ed.. The performance of alternative spatial objective types in forest planning calculations: a case for flying squirrel and moose. J. Silva Fennica 36(2): 561-584. For. Research notes. For. 48(1): 59-68. KURTTILA. New York. 48(1): 35-46. 1999.. T. Designing compact and contiguous reserve networks with a hybrid heuristic algorithm. Joensuu. CROWE. T.
J.) 1993. north-east Spain. PUKKALA. Manuscript. Ann. 108 REEVES. & KURTTILA. 61(1): 9-24 . in Catalonia.M. Examining the performance of six heuristic optimization techniques in different forest planning problems. For. «Métodos de optimización heurística para la resolución de modelos de planificación forestal» PUKKALA. M. Ed. 8: 560570. (Ed. & MIINA. & KANGAS. New York. Sci. 1th. PUKKALA. T. A. J. Res. John Wiley & Sons.. PALAHÍ et al. C.. T. Scand. 2003. A heuristic optimization method for forest planning and decision making. T. 1993.. For. Modern heuristic techniques for combinatorial problems. Growth and yield model for unevenaged mixtures of Pinus sylvestris L. Inc. J.R. and Pinus nigra Arn.. TRASOBARES. 2004.
Documents Similar To Dialnet-MetodosDeOptimizacionHeuristicaParaLaResolucionDeM-2980763
ANEXO Nº 7 Plazo Ejecución de Servicio OfertadoUploaded by Cristián Andrés Maqueira Rivas
Tema 14 Ep 3 La evoluciÃ³n en las dos zonas, consecuencias de la Guerra y su incidencia en Castilla-La Mancha.Uploaded by Patri Bustos
3. Perhitungan Output Dan Pendapatan NaionalUploaded by Indah
Laporan Pendahuluan Diabetes MelitusUploaded by aries
Composicion Nutricional Tabla IcbfUploaded by Andrea lopez
26672_16cUploaded by Andrei Dragos

References: RESOLUCIÓN 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución