(untitled) (Caderno de Ciências Agrárias, 2018)
A quantidade excessiva de variáveis envolvidas no processo de produção florestal requer a utilização de ferramentas que forneçam respostas com elevado grau de precisão e no menor tempo possível. O presente trabalho visou a avaliação da performance da metaheurística simulated anneling sob diversas combinações de valores para seus parâmetros. O estudo considerou um problema de otimização do planejamento da produção florestal com um horizonte de planejamento de 16 anos, 120 talhões, idades de colheita entre 5 e 7 anos e demanda volumétrica entre 140.000 m³ e 160.000 m³. Foram avaliados três diferentes valores para os parâmetros temperatura inicial, taxa de decaimento da temperatura e número de vizinhos, gerando um total de 27 combinações. Para cada um considerou-se 30 repetições com critério de parada considerando 1000 iterações. O processamento foi realizado utilizando-se o software MeP e para a avaliação estatística aplicou-se o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis. A solução que apresentou maior valor presente líquido (R 31.054.933) foi encontrada ao utilizar uma temperatura inicial igual a 106, taxa de decaimento de 0,01 e 30 vizinhos. Porém, todas as soluções encontradas apresentam uma eficácia satisfatória, variando entre 94,97% e 94,16%. Os resultados encontrados permitem concluir que há diferença estatisticamente significativa entre as melhores e as piores combinações de parâmetros. Apesar disso, para que o algoritmo encontre soluções viáveis, tais combinações não são determinantes. Abstract The excessive quantity of variables in the forest production process requires the use of tools that provide answers with a high degree of accuracy in a shortest possible time. Thus, this work aimed to evaluate simulated annealing metaheuristic performance under different combinations of values for its parameters. The study considered a forest production planning optimization problem with horizon plan of 16 years, 120 stands, harvest age between 5 e 7 years and volumetric demand between 140.000 m³ and 160.000 m³. Three different values were evaluated for the initial temperature, temperature decay rate and amount of neighbors, totaling 27 combinations. For each one, it was considered 30 repetitions with stopping criterion equals to 1000 iterations. The process was performed using MeP software and for the statistic evaluation, it was applied the Kruskal-Wallis test. The solution that showed the highest net present value (R 31.054.933) was found using an initial temperature equal to 106, the decay rate of 0,01 and 30 neighbors. All the solutions obtained had a satisfactory efficacy and it ranged from 94,97% to 94,16%. The results found showed a statistically significant difference between the best and the worst combination of parameters. It is possible to conclude that the set of parameters is important to find good solutions but it is not determinant to find viable solutions.