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Title: Resolución de un problema de selección de áreas óptimas para forestación, representado como un "Knapsack Problem", mediante la aplicación de un algoritmo genético y técnicas de topología
Authors: Lazo Vera, Luis Eduardo
metadata.dc.contributor.advisor: Solano Quinde, Lizandro Damián
Keywords: SISTEMAS
APLICACION DE ALGORITMOS
TECNICAS TOPOLOGICAS
ALGORITMO GENETICO
KNAPSACK PROBLEM
Issue Date: 2018
metadata.dc.ucuenca.paginacion: 83 p.
Series/Report no.: TS;257
metadata.dc.type: bachelorThesis
Abstract: 
Policy initiatives and decision makers dealing with environmental conservation are interested in forestation projects in order to minimize runoff sediment reaching riverbeds. Selecting the optimal areas in which to plant trees to minimize soil erosion, while remaining within budgetary constraints, is a difficult optimization challenge. Potential reforestation terrain can be digitized in raster maps where erosion and cost of planting can be represented for each cell. Due to the resolution used in such raster maps, the number of resultant cells can be unworkable for common global optimization algorithms. This manuscript, uses a CAMF (Cellular Automata Based Heuristic Solu- tion Method for Minimizing Flow) algorithm to construct a ranking of candidate cells based on their associated forestation profit (sediment reduction) and cost of forestation (distance to roads). The two conflicting and concurrent objectives (maximize profit and minimize expense) allows us to model the situation as a Knapsack Problem. Variants of a Genetic Algorithm approach are proposed, using topology techniques as a heuristic, and the values obtained are compared with the value of the global optimum calculated with a Branch and Bound strategy. While Branch and Bound is shown to be superior to strategies such as Shani’s PTAS algorithm integrated to CAMF-B. Branch and Bound is applicable to forestation problems with several thousands of cells. In situations with an excessive number of cells where it is not possible to apply Branch and Bound strategies due to computational costs, Genetic Algorithms always find a feasible solution with cost-benefit values close to the global optimums.
Description: 
Iniciativas gubernamentales y asociaciones de protección al medio ambiente, a menudo, están interesadas en proyectos de forestación con el objetivo de reducir la producción de sedimento que converge en los ríos. Seleccionar áreas óptimas donde se plantará bosque para minimizar la erosión del suelo, sujeto a restricción presupuestaria representa un reto de optimización. Áreas potenciales donde se plantará bosque, se digitalizan en mapas ráster, donde se almacena beneficios de forestación y costo asociados de cada celda. En función de la resolución que se use, el número de celdas resultante, podría llegar a ser impráctico para algoritmos de optimización comunes. En este manuscrito, se aplica el algoritmo CAMF (Cellular Automata Based Heuristic Solution Method for Minimizing Flow, CAMF) para construir un ranking de celdas candidatas, con su beneficio asociado de forestación (reducción de sedimento) y costo de forestación (distancia a vías). Al tener dos objetivos concurrentes (minimizar la producción de sedimento y presupuesto limitado), permite, modelar el problema como un «Knapsack Problem», y se propone variantes del Algoritmo Genético con técnicas de topología como heurística, para su resolución, los valores obtenidos se contrastan con el valor del óptimo global calculado con «Branch and Bound». Los resultados obtenidos con «Branch and Bound» muestran ser superiores a estrategias como Shani's PTAS algoritmo integrado a CAMF-B. «Branch and Bound» es aplicable a problemas de forestación donde intervienen miles de celdas. En situaciones de proyectos con excesivo números de celdas donde no es posible aplicar «Branch and Bound», debido al costo computacional, el Algoritmo Genético siempre encuentra una solución factible con costo-beneficio cercanos al óptimo global.
metadata.dc.description.degree: 
Ingeniero en Sistemas
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/31509
Appears in Collections:Tesis de Pregrado

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