Modelos de planejamento florestal com restrições espaciais resultam em problemas matemáticos combinatoriais de difícil resolução. O procedimento mais apropriado, neste caso, é desenvolver métodos heurísticos, em vez das técnicas tradicionais de programação linear. O objetivo deste trabalho é aplicar, aprimorar e avaliar o desempenho da heurística denominada RazaoR (NOBRE e RODRIGUEZ, 2005), desenvolvido para a solução de problemas de planejamento florestal formulados integralmente com variáveis binárias e de acordo com o modelo Tipo I (JOHNSON e SCHEURMAN, 1977 apud CLUTTER et al., 1992, p. 281). O método incorpora restrições espaciais de conectividade entre os fragmentos de vegetação nativa adjacentes às florestas de produção. O déficit de conectividade das soluções foi avaliado a partir de um algoritmo recursivo baseado na Teoria de Grafos e em técnicas de programação dinâmica. Como estudo de caso, utilizou-se uma fazenda de uma empresa de celulose do estado de São Paulo. A heurística foi eficaz e eficiente no número de iterações necessárias para encontrar medidas viáveis para o problema, mostrando-se ineficiente apenas no tempo computacional exigido. Os valores da função objetivo das soluções encontradas variaram de 99,71% a 99,83% do valor da solução ótima, com uma média de 48 iterações.
Planning models that connect natural forests through corridors formed by industrial forests result in combinatorial mathematical problems that are difficult to solve and demand special techniques. The main objective of this paper is to apply, improve and evaluate the performance of a heuristic method named R-ratio (NOBRE and RODRIGUEZ, 2005), developed to solve forest planning problems that consider exclusively binary variables and are formulated as a model Type I harvest scheduling problem (JOHNSON and SCHEURMAN, 1977 apud CLUTTER et al., 1992, p. 281). The solution's connectivity deficit was evaluated by a recursive algorithm based on the Graph Theory and dynamic programming techniques. A farm of industrial forest that supplies round wood to a pulp wood company in the State of São Paulo was used as a study case. The method was effective in creating feasible solutions after a few number of interactions, showing inefficiency only in the computational time required. The objective function values of the solutions provided by the heuristic vary from 99.71% to 99.83% of the optimal solution found by a mixed integer linear programming, with an average of 48 interactions.
