Técnicas de otimização na agricultura : o problema de rotação de culturas

Orientadores: Akebo Yamakami, Priscila Cristina Berbert RampazzoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Rotação de culturas é o futuro da agricultura sustentável. Diversidade na sequência de rotação melhora as propriedades físicas e químicas do solo sem demandar todas as exaustivas práticas convencionais de manejo do solo ou grandes quantidades de insumos agrícolas. Cultivar plantas de cobertura ao longo da rotação também desempenha um papel fundamental no controle de pestes e ervas daninhas, melhora a fertilidade do solo e reduz os processos erosivos. Embora esta pesquisa concentre-se na promoção de práticas agrícolas mais sustentáveis, as propriedades rurais precisam ser lucrativas e resilientes para prosperar num futuro incerto. Então, o planejamento das rotações de culturas precisa equilibrar os cenários econômicos potenciais e a conservação ambiental, sendo que as técnicas de otimização conseguem realizar este balanço naturalmente. Após considerar o fluxo de nutrientes nos campos cultiváveis e muitas vantagens do cultivo das plantas de rotação, foram propostos novos modelos para o Problema de Rotação de Culturas (PRC). A pesquisa prosseguiu com a avaliação das técnicas de otimização disponíveis para o PRC e com a proposta de novos métodos. Das abordagens clássicas, foram analizados métodos de otimização multiobjetivo, tais como o método da soma ponderada e as técnicas de escalarização. Em busca de métodos mais eficientes, os algoritmos evolutivos (AE), que são baseados na evolução biológica, tais como herança genética e mutação, são alternativas interessantes. Foram desenvolvidos algoritmos genéticos para otimização mono-objetivo e para otimização multi-objetivo. Após a realização de diversos testes utilizando dados reais do PRC, os resultados encontrados confirmam que os algoritmos propostos têm desempenho satisfatório. Esta pesquisa contribuiu para os campos da Agricultura, com os modelos propostos para o PRC, e da Otimização, com o desenvolvimento de algoritmos evolutivosAbstract: Crop rotation is the future of sustainable agriculture. Diversity in the cropping sequence can improve soil physical and chemical properties without demanding all the conventional tillage practices or large amounts of agricultural chemicals. Growing cover crops along the rotation also plays a fundamental role in controlling pests and weeds, improving soil fertility and reducing erosion. Although we have focused on bringing about more sustainable agrarian practices, farms ought to be profitable and resilient to thrive in an uncertain future. Therefore, planning crop rotations needs to balance the potential economic scenarios and the environmental conservation, which optimization techniques can manage this balance naturally. Our main effort in this research is to develop the crop rotation¿s concepts in the optimization perspective. After carefully considering the nutrient flow in agricultural fields and many advantages of seeding cover crops, we have proposed new models for the Crop Rotation Problem (CRP). Our research proceeds with evaluating optimization techniques for the CRP and proposing new alternatives. From classical methodologies, we have analyzed multiobjective optimization methods such as the weighted sum and the achievement scalarizing function technique. Looking for more efficient methods, evolutionary algorithms (EAs), which are based on biological evolution, such as genetic inheritance and mutation, are interesting alternatives. We have developed a mono-objective genetic algorithm and a multiobjective one. After running several tests using real data of the CRP, the achieved results confirm that the proposed algorithms have satisfactory performance. This research contributed to the fields of Agriculture, with the proposed models of CRP and Optimization, with the development of evolutionary algorithmsMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétrica88882.329362/2019-01CAPE

Metaheuristics for a crop rotation problem

This paper presents a mathematical model adapted from literature for the crop rotation problem with demand constraints (CRP-D). The main aim of the present work is to study metaheuristics and their performance in a real context. The proposed algorithms for solution of the CRP-D are a genetic algorithm, a simulated annealing and hybrid approaches: a genetic algorithm with simulated annealing and a genetic algorithm with local search algorithm. A new constructive heuristic was also developed to provide initial solutions for the metaheuristics. Computational experiments were performed using a real planting area and semi-randomly generated instances created by varying the number, positions and dimensions of the lots. The computational results showed that these algorithms determined good feasible solutions in a short computing time as compared with the time spent to get optimal solutions, thus proving their efficacy for dealing with this practical application of the CRP-D