Optimization of harvest planning of forest stands infested by Spruce Budworm using stochastic programming approach
Notice bibliographique
Résumé
In the forest industry, harvesting process is one of the key critical processes as it supplies the primary raw material for different mills. However, due to several natural disturbances such as insect outbreaks, the impact and the effects on the tactical planning of forest supply chain can be irreversible. We consider the susceptibility, vulnerability, and increasing mortality by defoliation in trees over time caused by Spruce Budworm (SBW) infestation. The aim of this project is to use advanced optimization methods, in our case Stochastic Programming (SP), to maximize the market value of the harvested logs considering the occurrence of infestation over all the possible infestation scenarios. In our research method, we formulate a deterministic Mixed Integer Linear Programming (MIP) model which has then been extended into a Two-Stage SP model to deal with uncertainty related to the severity and propagation of the infestation; we also, as well, track the levels of infested volume inventory of the forest stands under the phases of SBW infestation according to their life cycle. The models are implemented in the modelling language of AMPL and solved using the commercial CPLEX solver. We tested the model for analyzing preliminary results to show the value of using SP in planning under uncertainty and the cost of the information. Then, we applied the model to a real case study in the North Shore region of the province of Québec (Côte-Nord) and compared deterministic and Stochastic Optimization (SO) methods with standard metrics for their evaluation. More precisely, we compute the Expected Value with Perfect Information (EVPI) and Value of Stochastic Solution (VSS) parameters, to analyze whether the method of Stochastic Programming is adequate for the project and the cost of the quality of the information and when we do not consider uncertainty. The optimization models offer better decision-making in forest management, reduce costs, increase the value in the entire chain and loss of trees as Spruce Budworm can lead to future outbreaks. Finally, we suggest some insights of the uncertain parameter that can affect the results of the optimization models and explain some suggestions that could improve the model if other attributes are included in the harvesting planning and the relevance of including other uncertainty parameters in forest planning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».