Modelagem matemática e computacional para movimentação bovina em sistemas integrados lavoura-pecuária-floresta na agricultura familiar

Abstract

A presente tese propõe uma modelagem matemática e computacional para otimizar a colheita bovina em sistemas integrados de Lavoura-Pecuária-Floresta, com foco na sustentabilidade e apoio à agricultura familiar, movimentos à integração harmoniosa entre lavoura, pecuária e floresta, promovendo um uso eficiente dos recursos e contribuindo para a sustentabilidade ambiental. A modelagem desenvolvida fundamentalmente em programação matemática, aplicada para resolver problemas de otimização relativa ao trânsito e a alimentação dos bovinos, incorporando variáveis de decisão relacionadas ao ganho de peso dos animais, uso eficiente de recursos e restrições sobre o trânsito animal. A simulação computacional foi renovada no software GNU Octave, utilizando a biblioteca GNU Linear Programming Kit (GLPK) para resolver problemas de programação linear e programação inteira, e incorporando parâmetros específicos como número de animais, peso vivo, ganho de peso mensal, custos de adaptação das áreas e capacidade de suporte das pastagens. Essas configurações foram alimentadas no modelo com o objetivo de maximizar a produtividade e minimizar os custos. Além disso, foram empregados algoritmos de otimização para garantir que o modelo respeitasse as restrições impostas, garantindo soluções e cumprimentos aos objetivos de sustentabilidade e orientações econômicas da integração de Lavoura-Pecuária-Floresta. Os resultados da simulação demonstram a eficácia do modelo em prever planos de manejo ideal, fornecendo uma ferramenta estratégica para a tomada de decisões no setor agropecuário, com potencial de contribuição para a mitigação de emissões de gases de efeito estufa. O objetivo geral da tese é desenvolver uma modelagem matemática e computacional para otimizar a movimentação bovina em sistemas integrados Lavoura-Pecuária-Floresta, visando a sustentabilidade e a eficiência dos recursos na agricultura familiar.