Focal-Point Aggregation Under Area Restrictions through Spatially Constrained Optimal Harvest Scheduling
Focal-Point Aggregation Under Area Restrictions through Spatially Constrained Optimal Harvest Scheduling
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通过空间约束最优收获调度在区域限制下进行焦点聚合
DOI：
10.1093/forsci/fxy044
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
1.4
通讯作者：
Asante Patrick
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yoshimoto Atsushi;Asante Patrick
现有的具有面积限制的收获调度问题的精确优化技术无法解决显式的空间问题，例如在没有先验计算以生成可行簇的情况下，保护老生长的森林及其邻近单元。本文建立在先前开发的模型MF-Model I的基础上，将该问题框架为满足最大开口大小要求的焦点聚集问题。我们进行了计算实验，以演示如何解决旧增长保存的焦点聚集问题。尽管计算实验有限，但焦点数量和规划周期的数量对优化的计算性能有相对较大的影响。计算性能对最小保存尺寸比最大开口尺寸更敏感。最后，我们证明了所提出的方法能够处理不同的显式空间问题，以避免存在小于最小阈值大小的单元以及簇的最大开口大小要求。
Existing exact optimization techniques for harvest-scheduling problems with area restrictions are unable to solve explicit spatial issues such as the preservation of old growth forest along with its adjacent units without a priori numeration to generate feasible clusters. This paper builds on a previously developed model, MF-Model I, to frame the problem as a focal-point aggregation problem subject to maximum opening size requirements. We conducted computational experiments to demonstrate how the focal-point aggregation issue of old growth preservation can be solved. Although the computational experiments were limited, the number of focal points and the number of planning periods were shown to have a relatively large impact on computational performance for optimization. Computational performance was found to be more sensitive to minimum preservation size than maximum opening size. Finally, we showed that the proposed approach was able to handle a different explicit spatial issue for avoiding the existence of units smaller than the minimum threshold size along with the maximum opening size requirement for a cluster.
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