Effect of decision variable definition and data aggregation on a search process applied to a single-tree simulator
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on how computer execution times and net present value (NPV) are affected by different groupings of tree-selection harvest controls, different procedures to determine harvest timing, and tree data aggregation. The problems related to stand management are viewed as a hierarchy, where the main problem is determining harvest periods and the subordinate problem is determining what trees to cut in a given set of harvest periods. The solution technique is a derivative-free search process, and the objective is to maximize the NPV of harvest revenues for a stand over a given planning horizon. The tree-selection harvest controls are based on diameter and species groupings. The procedure to determine harvest timing is based on Tabu search and fixed cutting cycles, respectively. Sensitivity analysis is performed for a selection of stands in southern Sweden, where each stand is represented by a set of inventoried plots. Both even-aged and uneven-aged management are considered. Solutions improved with the number of decision variables. The Tabu search procedure proved very efficient at determining harvest periods for the even-aged problems. For the uneven-aged problems, fixed cutting cycles approximated the harvest timing problem, but at considerably shorter execution times. It is suggested that aggregated data be used for determining harvest timing, after which, using the original nonaggregated data, the tree-selection problem for a given set of harvest periods can be resolved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».