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The use of cellular automaton approach in forest planning

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This study presents an optimization method based on cellular automaton (CA) for solving spatial forest planning problems. The CA maximizes stand-level and neighbourhood objectives locally, i.e., separately for different stands or raster cells. Global objectives are dealt with by adding a global part to the objective function and gradually increasing its weight until the global targets are met to a required degree. The method was tested in an area that consisted of 2500 (50× 50) hexagons 1 ha in size. The CA was used with both parallel and sequential state-updating rules. The method was compared with linear programming (LP) in four nonspatial forest planning problems where net present value (NPV) was maximized subject to harvest constraints. The CA solutions were within 99.6% of the LP solutions in three problems and 97.9% in the fourth problem. The CA was compared with simulated annealing (SA) in three spatial problems where a multiobjective utility function was maximized subject to periodical harvest and ending volume constraints. The nonspatial goal was the NPV and the spatial goals were old forest and cutting area aggregation as well as dispersion of regeneration cuttings. The CA produced higher objective function values than SA in all problems. Especially, the spatial objective variables were better in the CA solutions, whereas differences in NPV were small. There were no major differences in the performance of the parallel and sequential cell state-updating modes of the CA.

Cet article présente une méthode d’optimisation basée sur un automate cellulaire (AC) pour résoudre des problèmes de planification forestière dans l’espace. L’AC maximise localement les objectifs pour le peuplement et le voisinage, c.-à-d., séparément pour différents peuplements ou trames de cellules. Les objectifs globaux sont pris en compte en ajoutant une partie globale à la fonction objectif et en augmentant progressivement sa pondération jusqu’à ce que le niveau requis des cibles globales soit atteint. La méthode a été testée pour une superficie constituée de 2500 (50 × 50) hexagones de 1 ha. L’AC a été utilisé à la fois avec des règles de mise à jour parallèle et séquentielle. La méthode a été comparée à la programmation linéaire (PL) pour quatre problèmes de planification forestière non spatiale où la valeur actualisée nette (VAN) assujettie à des contraintes de récolte était maximisée. Les solutions de l’AC correspondaient à au moins 99,6% des solutions obtenues avec la PL pour trois des problèmes et à 97,9% pour le quatrième problème. L’AC a été comparé au recuit simulé (RS) pour trois problèmes à caractère spatial pour lesquelles une fonction d’utilité à objectifs multiples était maximisée en respectant des contraintes de récolte périodique et de volume final. L’objectif de nature non spatiale était la VAN et les objectifs de nature spatiale étaient le regroupement des vieilles forêts et des aires de coupe, ainsi que la dispersion des coupes de régénération. Pour tous les problèmes, le résultat de la fonction objectif avait une valeur plus élevée avec l’AC qu’avec le RS. En particulier, les variables liées aux objectifs de nature spatiale étaient meilleures dans les solutions de l’AC alors que les différences de la VAN étaient minimes. Il n’y avait pas de différence importante entre la performance des règles de mise à jour parallèle et séquentielle de l’état de la cellule utilisées par l’AC.

Document Type: Research Article

Publication date: November 1, 2007

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