Defesa de dissertação (19/12/2024): Roberto da Silva Gervasio Pontes
Discente: Roberto da Silva Gervasio Pontes
Título: Otimização Multiobjetivo para Problemas de Planejamento de Rotação de Culturas Agrícolas
Orientadores: Laura Assis (orientadora) e Diego Brandão (co-orientador)
Banca: Laura Assis (Cefet/RJ), Diego Brandão (Cefet/RJ), Felipe Henriques (Cefet/RJ), Fábio Usberti (UNICAMP)
Dia/hora: 19 de dezembro de 2024, às 9:30h.
Resumo: A agricultura é considerada um pilar essencial da economia mundial e está no centro da sociedade contemporânea. Nas últimas décadas, para enfrentar a crise de abastecimento de alimentos e garantir a segurança alimentar, o setor se consolidou e mudou radicalmente a relação homem-ambiente. No entanto, ainda existe uma grande preocupação com a segurança alimentar, dado o crescimento populacional esperado em mais de 9,5 bilhões para 2050. Neste contexto, a introdução da informatização nas cadeias de suprimento agroalimentar tem sido cada vez mais significativa. A agricultura moderna torna-se cada vez mais interdisciplinar buscando um potencial aumento da produtividade deste setor e a promoção de práticas mais sustentáveis. A agricultura de precisão é uma destas práticas que tem como uma das suas ferramentas o Planejamento de Culturas e o Planejamento de Rotação de Culturas que têm grande impacto no meio ambiente e na produtividade. A otimização destes problemas pode permitir ao setor responder às mudanças climáticas, oferecer alimentos saudáveis e seguros e produzir alimentos eficientes em termos de custo. Nesta esteira o presente trabalho apresenta modelos utilizando PL para o PPCM e PPRCM com objetivos de maximizar a renda líquida, maximizar a diversidade de culturas, e maximizar a área utilizada. Os alcançados foram comparados aos modelos com o mesmo conjunto de dados presentes da literatura cujo único objetivo era maximizar a renda líquida. Verificou-se que os modelos propostos apresentam aumento de, em média, 60% na diversidade de culturas plantadas com perdas de retorno líquido inferiores a 5%. A avaliação dos cenários utilizando as metodologias de Soma Ponderada e ε-restrito foi eficaz na exploração da fronteira de soluções ótimas. Embora o Método do ε-restrito apresente maior custo computacional, ele se destaca por sua maior capacidade de discriminar os trade-offs entre os objetivos.
