Use of depth-first search and direct search methods to optimize even-aged stand management: a case study involving maritime pine in Asturias (northwest Spain)
Notice bibliographique
Résumé
Maritime pine (Pinus pinaster Ait.) is one of the most important timber species in Asturias and more generally in northwest Spain. A dynamic growth model has recently been developed for this species and region, allowing computation of the merchantable volume by two alternative methods: a disaggregation system and a stand volume ratio function. The model enables optimization of the management schedule for the species by modifying the rotation age and the number, intensity, and timing of thinning operations. The two methods of volume estimation were compared in optimization by using the depth-first search (DFS) method, and both were found to provide similar results. Because the stand volume ratio function is computationally much more efficient, it was used in the next step, in which five direct search methods were tested: Hooke and Jeeves method (HJ); differential evolution (DE); particle swarm optimization (PS); evolution strategy (ES); Nelder and Mead method (NM); the last four are population-based methods. The HJ and DE methods yielded the highest values of the objective function, slightly outperforming the results of DFS in most cases, which proved to be about 100 times slower than HJ and 30 times slower than DE. DE was more stable than HJ (standard deviation was €30.6·ha−1 for HJ and €8.8·ha−1 for DE) and was therefore used for subsequent evaluation of the effects of site quality, stem density, and discount rate on the optimal management schedule. Rotation age and timing of thinnings both decreased as site quality and discount rate increased. The optimal management schedules often included three heavy thinning operations. The pseudo-code of the optimization methods tested is provided in an Appendix.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».