Počet záznamov: 1
Multikriteriálna optimalizácia hospodárenia v lese s využitím cieľového programovania
SYS 0098282 LBL 00000nlm^^22^^^^^^^^450 005 20181029085121.9 100 $a 20181008d2018 m y0sloc0103 ba 101 0-
$a slo 102 $a SK 135 $a dr 200 1-
$a Multikriteriálna optimalizácia hospodárenia v lese s využitím cieľového programovania $b elektronický zdroj $f Martina Levická $g školiteľ Ján Tuček 210 $a Zvolen $d 2018 301 $a LF-11108-13823 328 $a Doktorandská dizertačná práca, LF KHÚLG TU Zvolen 330 $a V rámci chápania lesa a jeho obhospodarovania dochádza v posledných rokoch k výrazným zmenám. Kladú sa čoraz väčšie nároky na plánovací proces, v ktorom musí byť zahrnuté množstvo zainteresovaných skupín a informácii o stave lesa z rôznych priestorových úrovní. Je nevyhnutné uvažovať s rizikom a neistotou, ktorá neodmysliteľne patrí k riadeniu prírodných zdrojov. Z týchto dôvodov je nevyhnutné vytvoriť koncepciu obhospodarovania lesa, ktorá by umožňovala vytvárať adaptabilné riadiace stratégie a kalkulovať s takmer neobmedzeným množstvom premenných v procese rozhodovania. Ako najvhodnejšie sa pre tento účel javia multikriteriálne rozhodovacie metódy (angl. multicriterial decision-making, MCDM), ktoré v kombinácii so simulátormi rastu lesa poskytujú vhodnú množinu metód pre naplnenie týchto cieľov. Práca sa zameriava na i) načrtnutie stručného prehľadu MCDM metód, vhodných pre optimalizáciu hospodárenia v lese, ii) predstavenie možného prístupu k výberu indikátorov ekosystémových služieb a tvorbe vstupných dát pre optimalizáciu a iii) predstavenie 5 heuristických metód, ktoré by mohli byť vhodné pre optimalizovanie výchovy lesa za celé vlastnícke (VC) alebo lesné celky (LC). Celý koncept optimalizácie sa opiera o dáta bežne dostupné vo výstupoch rastového simulátora SIBYLA a o koncept rastových tabuliek, čo umožňuje takmer okamžite optimalizovať výchovu v akomkoľvek VC alebo poraste na Slovensku. Hlavný výsledok ukazuje, že optimalizácia výchovy lesa za celý VC alebo LC je jednoduchý optimalizačný problém s dobrou štrukturovateľnosťou a bez priestorových obmedzení a preto pre optimalizáciu sú vhodnejšie heuristické algoritmy napr. náhodný vzostup, simulované žíhanie alebo HERO ako evolučné heuristické algoritmy SPEA-II alebo NSGA-II 336 $a Elektronický zdroj. 608 $3 sldk_un_auth*h005061 $a dizertácie $X dissertations 610 1-
$9 sldk_un_auth*0009694 $a multikriteriálna optimalizácia $X multicriterial optimization 610 1-
$9 sldk_un_auth*h000663 $a obhospodarovanie lesov $X forest management 610 1-
$9 sldk_un_auth*0047849 $a ekosystémové služby lesov $X forest ecosystem services 610 1-
$9 sldk_un_auth*0000997 $a model SIBYLA 610 1-
$9 sldk_un_auth*h028960 $a rastové simulátory $X growth simulators 675 $a (043.3) $v 2.stred $z slo 675 $a 630*6:519.876.5 $v 1. stred. $z slo 675 $a 630*64 $v 1. stred. $z slo 700 -1
$3 sldk_un_auth*0029233 $a Levická $b Martina $f 1989- $4 070 $p TUZLFHUL $T Katedra plánovania lesných zdrojov a informatiky 702 -1
$3 sldk_un_auth*p0018126 $a Tuček $b Ján $f 1956- $4 727 $p TUZLFHUL $T Katedra plánovania lesných zdrojov a informatiky 801 -0
$a SK $b ZV001 $c 20181008 $g AACR2 856 4-
$u http://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=65CF89236B0A7E124DD272E040F7
Počet záznamov: 1