A case study of simulated annealing, genetic algorithm, tabu search and linear programming for solving forest planning problems

2003

S. 26-31

25 Lit. Ang.

Unselbständiges Werk

200097719

Drei in der forstlichen Planung häufig verwendete heuristische Optimierungsmethoden Simulated Annealing, Genetic Algorithm and Tabu Search werden vorgestellt. Die Effektivität der 3 Methoden wird beurteilt und mit dem Verfahren der Linearen Programmierung verglichen. Als Anwendungsbeispiel dient ein Forstbetrieb in China mit 1480 Beständen, die mit der Baumart Cunninghamia lanceolata bestockt sind. Informationen über das Wachstum und die Erträge liefert ein umfassendes Wuchsmodell. Waldbauliche Behandlungsoptionen werden mit Hilfe eines Optionen-Editors definiert. Ein Vergleich der mit Hilfe der Linearen Programmierung und der 3 heuristischen Methoden erzielten Lösungen basiert auf dem selben Datensatz und der gleichen Modellformulierung. Die Lösung der Linearen Programmierung, im Vergleich mit den heuristischen Methoden, ist desto besser, je strenger die Nebenbedingungen formuliert werden, natürlich unter der Annahme, dass die Teilung von Beständen (in unterschiedliche Optionen) zulässig ist. Der Vorteil der heuristischen Methoden liegt daring, dass sie in relativ geirnger Rechenzeit zu einer ganzzahligen Lösung konvergieren, die nur geringfügig suboptimal ist. Im Vergleich der heuristischen Methoden schneidet das Verfahren Tabu Search am besten ab.