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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Souza, Cristiano Márcio Alves de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4203780407747090pt_BR
dc.contributor.referee1Ferreira, Eduardo Manfredini-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0078492970206109pt_BR
dc.contributor.referee2Carvalho, Laércio Alves de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2888887850378503pt_BR
dc.creatorSchaffer, Gerson-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6861429992562320pt_BR
dc.date.accessioned2019-08-26T20:43:15Z-
dc.date.available2019-08-26T20:43:15Z-
dc.date.issued2016-04-01-
dc.identifier.citationSCHAFFER, Gerson. Modelagem matemática para alocação de variedades, épocas de plantio e colheita de cana-de- açúcar. 2016. 71 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) – Faculdade de Ciências Agrárias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/1558-
dc.description.abstractHarvest planning in the culture of sugarcane seeks to optimize the economic return based on the concept that in this culture, at a certain time of year, is the maximum concentration of sucrose in the stalks, being considered this time the ideal for the harvesting process at the lowest possible cost. The study aimed to implement a theoretical and empirical mathematical model, whose representation could help decision makers in matters related to plant planning in agricultural areas as well as indicate which varieties should be selected in order to maximize, at the point of harvest the productive potential of sugar cane. Mathematical modeling is the "art" to represent a process and/or system, whether agricultural, manufacturing, logistics, financial or services in the most reliable way to reality. The mathematical model is implemented through the use of multiple criteria linear programming, whose mathematical representation is obtained through restrictions 497,291 and 1,134,090 variables, using the GUSEK program. The application of the model occurred in a sugarcane plant with 22,081.61 ha area, divided into 40 agricultural areas. Postoptimization results show the breakdown of 40 agricultural areas in 179 plots, and the stabilization of harvest from the sixth year, 18,399.0 hectares. Of the 26 varieties of sugarcane available for planting, the model selected 9 varieties for the allocation of the various plots. The analysis shows the complexity of farm management, since it is responsible for providing raw materials for agro-industrial unit, to prevent any disruptions in industrial processing The model meets the objectives proposed to be used at the time of implementation one sugarcane plant by optimizing tons of sugar per hectare (TAH).en
dc.description.resumoO planejamento de colheita na cultura da cana-de-açúcar busca otimizar o retorno econômico com base no conceito de que nessa cultura, em determinada época do ano, ocorre a máxima concentração de sacarose nos colmos, sendo considerado este momento o ideal para a realização do processo de colheita, ao menor custo possível. O trabalho teve como objetivo implementar um modelo matemático teórico-empírico, cuja representação pudesse auxiliar os tomadores de decisão em questões relativas ao planejamento de plantio nas áreas agrícolas, bem como indicar quais variedades deveriam ser selecionadas a fim de se maximizar, no ponto de colheita, o potencial produtivo de açúcar da cana. A modelagem matemática é a “arte” de representar um processo e/ou sistema, seja este agrícola, manufatureiro, logístico, financeiro ou de serviços na forma mais fidedigna com a realidade. O modelo matemático foi implementado por meio da utilização de programação linear multicritério, cuja representação matemática obteve-se através de 1.134.090 variáveis e 497.291 restrições, utilizando-se o programa GUSEK. A aplicação do modelo ocorreu em uma usina sucroenergética com 22.081,61 ha de área, divididos em 40 áreas agrícolas. Os resultados pós-otimização demonstram o desmembramento das 40 áreas agrícolas em 179 talhões, e a estabilização de colheita a partir do sexto ano, em 18.399,0 hectares. Das 26 variedades de cana-de-açúcar disponíveis para plantio, o modelo selecionou 9 variedades para a alocação nos diferentes talhões. A análise dos resultados demonstra a complexidade do gerenciamento agrícola, uma vez que este é responsável pelo fornecimento de matéria-prima para a unidade agroindustrial, para que não ocorram rupturas no processamento industrial O modelo atende os objetivos propostos a serem utilizados no momento de implementação de uma usina sucroenergética, por meio da otimização de toneladas de açúcares por hectare (TAH).pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2019-08-26T20:43:15Z No. of bitstreams: 1 GersonSchaffer.pdf: 1059806 bytes, checksum: 376f84e7c7fb3ab8ca1251583d06547d (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-08-26T20:43:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GersonSchaffer.pdf: 1059806 bytes, checksum: 376f84e7c7fb3ab8ca1251583d06547d (MD5) Previous issue date: 2016-04-01en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Grande Douradospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Agráriaspt_BR
dc.publisher.programPrograma de pós-graduação em Engenharia Agrícolapt_BR
dc.publisher.initialsUFGDpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAgroindústriapt_BR
dc.subjectAgroindustryen
dc.subjectCana de açúcarpt_BR
dc.subjectSugarcaneen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApt_BR
dc.titleModelagem matemática para alocação de variedades, épocas de plantio e colheita de cana-de- açúcarpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Agrícola

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