Un Modelo Multi-Meta, Multi-Producto, Multi-Planta y Multi-Período de Planificación Forestal Bajo Riesgo: Avance de Diseño
; Durand, Guillermo Andrés
; Tohmé, Fernando Abel
; Frutos, Mariano
; Rossit, Daniel Alejandro 
Otros responsables
Fecha
2014
Editorial
Universidad de Palermo. Facultad de Ingeniería
Revista
Título del libro
Nombre del evento
43 JAIIO: 43 Jornadas Argentinas de Informática
Fecha del evento
2014-09-01
Institución organizadora
Universidad de Palermo. Facultad de Ingeniería
ISSN
1850-2865
eISSN
ISBN
Idioma
Español
Tipo del evento
Jornada
Clasificación temática
Palabras clave
Resumen
A partir de un patrimonio forestal de 50 unidades de manejo se plantea una metodología de gestión de bosque en base a multiple objetivos. Se presenta un modelo de planificación forestal basado en programación por metas estocástica (PPME). Las técnicas clásicas plantean una tasa de descuento del Valor Actual Neto (VAN) constante en la vida del proyecto. Se incorpora aleatoridad en la tasa de descuento del VAN en función a Indice de Precios al Consumidor (IPC) histórico para Argentina. La optimización estocástica permite resultados mas robustos para la toma de desiciones en el sector ya que supone una familia de escenarios futuros.
For a forest estate of 50 management units, we propose a methodology of forest managing based on multiple objectives. A forest planning model based on stochastic programming goals (SPG) is presented. Classical techniques proposed a constant discount rate of Net Present Value (NPV) in the life of the project. Randomness is incorporated in the discount rate in the NPV function to Consumer Price Index (CPI) from historical series from Argentina. The stochastic optimization allows more solid results for decision making in forest sector because the future is presented as a family of scenarios.
For a forest estate of 50 management units, we propose a methodology of forest managing based on multiple objectives. A forest planning model based on stochastic programming goals (SPG) is presented. Classical techniques proposed a constant discount rate of Net Present Value (NPV) in the life of the project. Randomness is incorporated in the discount rate in the NPV function to Consumer Price Index (CPI) from historical series from Argentina. The stochastic optimization allows more solid results for decision making in forest sector because the future is presented as a family of scenarios.
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