O presente trabalho tem como objetivo discutir a aplicabilidade do Algoritmo ILSMulti na solução de Problemas de Planejamento Florestal Multiobjetivo. Para tanto, foi proposto um modelo de otimização sob dois critérios e implementado os algoritmos ILSMulti (Iterated Local Search) e SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm). O algoritmo ILSMulti é uma variação do algoritmo MOIGS (Multi-Objective Iterated Greedy Search), enquanto que o SPEA fora proposto por TEIXEIRA (2002). Foram realizados diversos testes para a resolução de problemas de otimização, utilizando-se os algoritmos implementados, tendo o ILSMulti mostrado boa performance. Como forma de comparação, para cada instância, foi definido um conjunto referência com os resultados gerados pelos algoritmos, obtendo-se as medidas de cardinalidade e de distância das soluções. Também foram realizadas comparações de algumas instâncias com o software CPLEX, que utiliza o algoritmo exato branch-and- bound, utilizado na solução de problemas de Programação Inteira 0-1. Os resultados mostraram que, das 30 instâncias testadas, o ILSMulti obteve um número superior de soluções dominantes em 26 instâncias quando comparado com o SPEA que obteve apenas 4 instâncias. Em relação à medida de distância, o ILSMulti também se mostrou mais eficiente. Conclui-se que a metaheurística ILSMulti torna-se uma boa alternativa para o tratamento de Problemas de Planejamento Florestal Multiobjetivo. Seu desempenho mostrou-se satisfatório e bem superior aos algoritmos evolucionários, em particular o SPEA, tendo em vista o conjunto de problemas-teste.
The purpose of the present work is to discuss the applicability of the algorithm ILSMulti in solving problems of multi-objective Forest Planning. Therefore, a model was proposed under two optimization criteria and algorithms implemented ILSMulti (Iterated Local Search) and SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm). The ILSMulti algorithm is a variation of the algorithm MOIGS (Multi-Objective Iterated Greedy Search), while the SPEA was proposed by TEIXEIRA (2002). Were performed several tests to solve optimization problems, using the algorithms implemented, the ILSMulti shown good performance. As comparison way, for each instance, a group reference was defined with the results generated by the algorithms, which provided measurements of distance and cardinality of solutions. Also comparisons were accomplished of some instances with the software CPLEX, which uses the exact algorithm branch-and-bound, used in solving problems of 0-1 integer programming. The results showed that of the 30 instances tested, the ILSMulti obtained a higher number of dominant solutions in 26 instances when compared with the SPEA that received only 4 instances. Regarding the measure of distance, the ILSMulti was also more efficient. It is concluded that the metaheuristic ILSMulti becomes a good alternative for the treatment of problems multi-objective Forest Planning. Its performance was satisfactory and well above the evolutionary algorithms, in matter the SPEA, on the set of test problems.
