Estudo comparativo de metaheurísticas aplicadas ao problema de planejamento da produção florestal

Este trabalho apresenta uma análise comparativa de métodos metaheurísticos aplicados ao planejamento da produção florestal, com o objetivo de maximizar o Valor Presente Líquido (VPL) em uma base de 120 unidades de manejo florestal e 81 alternativas de manejo ao longo de 16 anos. Para enfrentar a alta complexidade combinatória e as restrições operacionais do setor, foram selecionados algoritmos de diferentes naturezas, tais como o Algoritmo Genético (GA), a Otimização por Colônia de Formigas (ACO), o Recozimento Simulado (SA), a Busca Tabu (TS) e a Busca em Vizinhança Variável (VNS). Para validar a eficácia dessas abordagens, foram realizados testes em três cenários com diferentes níveis de demanda mínima (Dmin) e demanda máxima (Dmax) anual. Os resultados indicaram que todas as abordagens foram capazes de gerar soluções viáveis nos Cenários 1 (Dmin = 140.000 m3 e Dmax = 160.000 m3) e Cenário 2 (Dmin = 140.000 m3 e Dmax = 150.000 m3), porém não há soluções válidas no Cenário 3 (Dmin = 150.000 m3, Dmax = 160.000 m3). Além disso, os algoritmos apresentaram diferenças significativas em termos de médias de VPL, estabilidade e sensibilidade às restrições. De modo geral, os métodos ACO e SA apresentaram as maiores médias de VPL nos Cenários 1 e 3, enquanto o GA se destacou por apresentar, de forma recorrente, o maior número de execuções com soluções válidas, evidenciando maior robustez frente às restrições do problema. Entretanto, no Cenário 2 todos os algoritmos apresentaram médias semelhantes, sem diferenças estatisticamente significativas. Dessa forma, o estudo reforça o potencial das metaheurísticas como ferramentas eficazes de apoio à tomada de decisão no planejamento da produção florestal, bem como sua aplicabilidade em cenários reais.