Metaheurística Evolutiva para o problema de rotação de culturas
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Palavras-chave

Rotação de culturas
Sequenciamento de tarefas
Algoritmos genéticos

Como Citar

MENDONÇA, Rodrigo; RAMPAZZO, Priscila. Metaheurística Evolutiva para o problema de rotação de culturas. Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP, Campinas, SP, n. 27, p. 1–1, 2019. DOI: 10.20396/revpibic2720192814. Disponível em: https://econtents.bc.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/2814. Acesso em: 19 abr. 2024.

Resumo

O agronegócio é um setor importante no Brasil, sendo responsável por um em cada três empregos e 21,6% do Produto Interno Bruto (PIB) em 2017 segundo o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Para que esse setor continue contribuindo para a economia do país, é importante melhorar seus precessos, aumentando sua eficiência. Para isso, pode-se fazer uso dos métodos de otimização, que buscarão uma solução ótima, ou a mais próxima possível da ótima, que resolva o problema em questão. Esse trabalho se utiliza de um desses métodos, um Algoritmo Genético (GA), que pertence a classe das Metaheurísticas Evolutivas, para encontrar uma solução para o Problema de Rotação de Culturas (CRP), com o objetivo de aumentar a lucratividade do cultivo dos proprietários de terras do Brasil.

https://doi.org/10.20396/revpibic2720192814
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Referências

Detlefsen, N. Crop rotation modelling. In Proceedings of the EWDA-04 European workshop for decision problems in agriculture and natural resources. Silsoe Research Institute, England, 2004; pp 5-14
Sørensen, C. G.; Bochtis, D. D. Conceptual model of fleet management in agriculture. Biosystems Engineering, 2010; Vol. 105; pp 41-50

Todos os trabalhos são de acesso livre, sendo que a detenção dos direitos concedidos aos trabalhos são de propriedade da Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP.

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