Optimal Planning of Wood Harvesting and Timber Supply in Russian Conditions
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes an approach to the optimal planning of wood harvesting and timber supply for forest companies of Russia. Software and tools successfully used in other countries (e.g., Finland, Sweden, Canada, etc.) are not as effective in Russian conditions for a number of reasons. This calls for the development of an original approach to solve this problem with respect to Russia’s specific conditions. The main factors affecting the operation of wood harvesting companies in Russia were determined. The optimization problem was formulated taking into account all important features of wood harvesting specific to the country. The mathematical model of the problem was formulated and analyzed. An important requirement is that the solution algorithm should find high-quality plans within short computation times. The original problem was reduced to a block linear programming problem of large dimension, for which an effective numerical solution method was proposed. It is based on the multiplicative simplex method with column generation within Dantzig–Wolfe decomposition and uses heuristics to determine feasible solutions based on the branch and bound method. We tested the solution approach on real production data from a forest company in southern Karelia with a planning horizon up to a year. This case study involved 198 sites and 14 machines harvesting up to 200,000 cubic meters from an available stock volume of about 300,000 cubic meters. An increase in profit by 5% to 10% was observed, measured as revenue from the sale of products, net of harvesting and transportation costs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».