Suporte à decisão para o planejamento agrícola utilizando algoritmos genéticos

• Main Author: Antonio Carlos Camara Junior
• Other Authors: Luiz Rafael Palmier
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2005
• Online Access: http://hdl.handle.net/1843/REPA-6MUHDY

=== The North of Minas Gerais has in the irrigated agriculture an option for its development. However, irrigation projects contain many components that are interrelated, forming a complex system. The inadequate use of the irrigation systems can limit the agricultural production, being fundamental the implementation of models that provide an efficient use of the available resources. As the water resources are limited and the economical and financial resources are difficult to obtain, all effort for a rational agricultural planning has a real social interest. In view of that, this dissertation presents the use of a model for the optimization of the implantation of irrigation projects. The objective is to demonstrate the viability of the use of an optimization model based on the method of the Genetic Algorithms (AG) applied in the maximization of the expected income for perennial cultures. For so much, a support model was used for the irrigated agriculture, program IRRIGA, to estimate the consumption of water of the different cultures considered in this study. For such, the needs of irrigated water of the cultures were simulated for the overhead irrigations by aspersion and located with the type of supplemental irrigation. The results of those simulations are one of the entrance variables the daily consumption of water of the cultures for the optimization model through AG. The method of AG was used to maximize the income of the agricultural property in function of the areas used for irrigation of the different cultures. The proposed model was applied in a managerial typical lot, with an area of 50ha of the Gleba C2 of the first Stage of the Jaíba Irrigation Project. In this sense, the results indicate the efficiency and effectiveness of the application of the method of AG to solve problems of allocation of resources, coming, therefore, as an important tool to supply alternatives of agricultural planning. === O Norte de Minas Gerais tem na agricultura irrigada uma saída para o seu desenvolvimento. No entanto, projetos de irrigação contêm muitos componentes que se inter-relacionam formando um sistema complexo. A inadequada utilização dos sistemas de irrigação pode limitar a produção agrícola, sendo fundamental a implantação de modelos que proporcionem uma eficiência na utilização dos recursos disponíveis. Sendo os recursos hídricos limitados e os econômicos e financeiros difíceis de obter, todo esforço para um planejamento agrícola racional tem um interesse social real. Em vista disso, este trabalho apresenta a utilização de um modelo para otimização da implantação de projetos de irrigação. O objetivo foi o de comprovar a viabilidade de uso de um modelo de otimização baseado no método dos Algoritmos Genéticos (AG) aplicados na maximização da renda esperada para culturas perenes. Para tanto, utilizou-se um modelo de suporte à decisão para a agricultura irrigada, programa IRRIGA, para estimar o consumo de água das diferentes culturas consideradas neste estudo. Para tal, simulou-se a necessidade de irrigação das culturas para os sistemas de irrigação por aspersão e localizada com o tipo de irrigação suplementar. Os resultados dessas simulações deram origem a uma das variáveis de entrada, consumo diário de água das culturas, para o modelo de otimização via AG, que foi utilizado para maximizar a renda da propriedade agrícola em função da área utilizada para irrigação das diferentes culturas. O modelo proposto foi aplicado em um lote típico empresarial, com área irrigável de 50 ha, da Gleba C2 da primeira Etapa do Projeto de Irrigação do Jaíba. Neste sentido, os resultados indicam a eficiência e eficácia da aplicação do método dos AG para resolver problemas de alocação de recursos, apresentando-se, portanto, como uma importante ferramenta para fornecer alternativas de planejamento agrícola aos tomadores de decisões.