Este estudo teve como objetivo discutir alguns aspectos limitantes do uso de modelos de Programação Linear na regulação de florestas equiâneas, considerando-se a não-integridade das respostas e as incertezas a respeito de variáveis econômicas e da produção; para isso, foram realizados três trabalhos. No primeiro analisou-se a questão da não-integridade das respostas e do possível arredondamento destas, prática adotada por algumas empresas florestais, concluindo-se que o arredondamento das respostas pode levar a soluções inviáveis, sendo, portanto, uma prática não recomendada. O modelo de Programação Inteira mostrou-se eficaz na solução do problema, demandando, contudo, o estudo de novos algoritmos de solução, dada a baixa eficiência computacional dos algoritmos tradicionais. O segundo trabalho avaliou as incertezas da produção no processo de tomada de decisão. No que diz respeito à regulação de florestas equiâneas, observou-se que dados de produção influenciam de forma decisiva as respostas obtidas por modelos de Programação Linear. Esta influência ocorre tanto no vetor de custos quanto na matriz de coeficientes tecnológicos. Assim, concluiu-se que dados oriundos de diferentes modelos de produção podem levar a diferentes maneiras de conduzir a floresta, incutindo incertezas na decisão a se tomar. Com base nisso, o processo de escolha do modelo de produção deve ser criterioso e também deve levar em conta análises de pós-otimização. Finalmente, discutiu-se, no terceiro trabalho, a influência de variáveis econômicas aleatórias no processo de tomada de decisão. Observou-se que variáveis aleatórias dependentes do tempo, caso não apresentem nenhuma tendência, podem ser simuladas satisfatoriamente empregando-se o método de Monte Carlo tradicional. Entretanto, caso exista alguma tendência em relação ao tempo, a introdução, no método de Monte Carlo, de um mecanismo que considere a tendência existente faz-se necessária. Como conclusão geral, cabe chamar a atenção para o fato de que modelos de Programação Linear, embora se apresentem como ferramenta de grande utilidade no planejamento florestal, devem ser empregados com senso crítico e avaliando-se as questões ora discutidas, sob pena de chegar a uma resposta inviável ou que esteja longe do verdadeiro ótimo.
The objective of this work was to discuss some limitant aspects of the use of Linear Programming models in the regulation of even-aged forests, considering the non integrity of the responses and the uncertainty related to economic variables and yield. For this purpose, three studies were clone. In the first on the issue non integrity of responses was analysed besides their rounding out, which is a procedure used by some forest enterprises, and the conclusion was that this procedure can lead to non viable solutions, therefore not being a recommended procedure. The Integer Pogramming model showed to be efficient in solving the problem but it demands the study of new solution algorithms, because of the low computational efficiency of the traditional algorithms. The second study evaluated the uncertainty of yield in the process of decision making. In relation to the even-aged forest regulation, it was observed that yield data influence in a decisive way the responses obtained by Linear Programming models. This influence occurs wether in the costy vector in the technologic coefficient matrix. Thus, it was concluded that data from different yield models can lead to different ways of treating the forest, causing uncertainties in the decision making. Based on this conclusion, the choice process for the yield model has to be done with criteria and also has to take in account post-optimization analyzes. Finally, in the third study, the discussion was on the influence of random economic variables in the process of decision making. It was observed that random economic variables time dependent, if they do not present any tendency, they can be satisfactorily simulated using the traditional Monte Carlo method. But if there is any tendency in relation to time, the introduction of a figure which considers the tendency is necessary, in the Monte Carlo method. As a general conclusion, one may pay attention to the fact that the Linear Programming models, although being useful tools in forest planning, should be used with a critical sense and remembering the issues discussed here, or one can end in a on viable response or far from a true optimization.
