Conduziu-se este estudo, com o objetivo de apresentar a formulação de modelos alternativos de regulação da floresta, com a inclusão de características ambientais e sociais para o manejo da paisagem. Os modelos foram construídos para uma fazenda modelo, com uma área de efetivo plantio de 3.491 ha, divididos em 135 unidades de manejo. Os modelos de regulação foram formulados como modelo I, incluindo restrições de integridade para as unidades de gestão. Utilizou-se meta-heurística algoritmo genético para resolver os modelos. As propostas alternativas formuladas foram: (i) a formulação clássica de um modelo de regulação, (ii) a aplicação de restrições de adjacência e, (iii) a restrição das classes de idade por compartimento. Os modelos foram avaliados, economicamente, pelo valor presente líquido (VPL) e, ambientalmente, pelo Índice de Área de Colheita (IAC). A aplicação da técnica de algoritmo genético foi eficiente para resolução dos modelos construídos com restrições de caráter sócioeconômico e ambiental. A imposição de restrições de adjacência reduziu o VPL global em cerca de 8%, e a restrição de classes de idade por compartimento foi igual a 5%, quando esta foi exigida no sétimo ano. A imposição das restrições de adjacência e por compartimento apresentaram uma melhoria na qualidade ambiental do modelo de regulação demonstrada pelo IAC.
The objective of this study was to present the formulation of alternative models of regulation of the forest, with the inclusion of environmental and social characteristics for the management of the landscape. The models were constructed for a model farm, with an area of active planting of 3491 ha, divided into 135 management units. The regulation models were formulated as type I model, including integrity constraints for the management units. We use meta-heuristic genetic algorithm for solving the models. The alternative proposals were formulated: (i) the formulation of a classical model of regulation, (ii) application of adjacency constraints, and (iii) the restriction of age classes per compartment. The models were evaluated economically by the net present value (NPV) and environmentally by the Crop Area Index (CAI). The application of the technique of genetic algorithm is efficient for solving the constructed models with socio-economic and environmental constraints. The imposition of restrictions adjacency reduced overall NPV by about 8%, and the restriction of age classes per compartment was equal to 5% when this was required in seventh year. The imposition of adjacent and compartment restrictions showed an improvement in environmental quality of the regulatory model demonstrated by the CAI.
