The use of cellular automaton approach in forest planning
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an optimization method based on cellular automaton (CA) for solving spatial forest planning problems. The CA maximizes stand-level and neighbourhood objectives locally, i.e., separately for different stands or raster cells. Global objectives are dealt with by adding a global part to the objective function and gradually increasing its weight until the global targets are met to a required degree. The method was tested in an area that consisted of 2500 (50 × 50) hexagons 1 ha in size. The CA was used with both parallel and sequential state-updating rules. The method was compared with linear programming (LP) in four nonspatial forest planning problems where net present value (NPV) was maximized subject to harvest constraints. The CA solutions were within 99.6% of the LP solutions in three problems and 97.9% in the fourth problem. The CA was compared with simulated annealing (SA) in three spatial problems where a multiobjective utility function was maximized subject to periodical harvest and ending volume constraints. The nonspatial goal was the NPV and the spatial goals were old forest and cutting area aggregation as well as dispersion of regeneration cuttings. The CA produced higher objective function values than SA in all problems. Especially, the spatial objective variables were better in the CA solutions, whereas differences in NPV were small. There were no major differences in the performance of the parallel and sequential cell state-updating modes of the CA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».