@MASTERSTHESIS{ 2018:1737170783,
 	title = {Algoritmo genético aplicado à determinação da melhor configuração e do menor tamanho amostral na análise da variabilidade espacial de atributos químicos do solo},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede.unioeste.br/handle/tede/3920",
 	abstract = "É necessário determinar um esquema de amostragem com um tamanho que minimize os
 custos operacionais e maximize a qualidade dos resultados durante a montagem de um
 experimento que envolva o estudo da variabilidade espacial de atributos químicos do solo.
 Assim, o objetivo deste trabalho foi redimensionar uma configuração amostral com o menor
 número de pontos possíveis para uma área comercial composta por 102 pontos,
 considerando a informação sobre a variabilidade espacial de atributos químicos do solo no
 processo de otimização. Inicialmente, realizaram-se simulações de Monte Carlo, assumindo
 as variáveis estacionárias Gaussiana, isotrópicas, modelo exponencial para a função
 semivariância e três configurações amostrais iniciais: sistemática, aleatória simples e lattice
 plus close pairs. O Algoritmo Genético (AG) foi utilizado para a obtenção dos dados
 simulados e dos atributos químicos do solo, a fim de se redimensionar a amostra otimizada,
 considerando duas funções-objetivo. Essas estão baseadas na eficiência quanto à predição
 espacial e à estimação do modelo geoestatístico, as quais são respectivamente: a
 maximização da medida de acurácia exatidão global e a minimização de funções baseadas
 na matriz de informação de Fisher. Observou-se pelos dados simulados que, para ambas as
 funções-objetivo, quando o efeito pepita e o alcance variaram, em geral, as amostragens
 apresentaram os menores valores da função-objetivo, com efeito pepita igual a 0 e alcance
 prático igual a 0,9. O aumento do alcance prático gerou uma leve redução do número de
 pontos amostrais otimizados para a maioria dos casos. Em relação aos atributos químicos
 do solo, o AG, com ambas as funções-objetivo, foi eficiente quanto à redução do tamanho
 amostral. Para a maximização da exatidão global, tem-se que o tamanho amostral da nova
 amostra reduzida variou entre 30 e 35 pontos que corresponde respectivamente a 29,41% e
 a 34,31% da malha inicial, com uma similaridade mínima de predição espacial, em relação à
 configuração original, igual ou superior a 85%. Vale ressaltar que tais dados refletem no
 processo de otimização, os quais apresentam similaridade entres os mapas construídos
 com as configurações amostrais: original e otimizada. Todavia, o tamanho amostral da
 amostra otimizada variou entre 30 e 40 pontos para minimizar a função baseada na matriz
 de informaçãode Fisher, a qual corresponde respectivamente a 29,41% e 39,22% da malha
 original. Mas, não houve similaridade entre os mapas elaborados quando se considerou a
 configuração amostral inicial e a otimizada. Para ambas as funções-objetivo, os atributos
 químicos do solo apresentaram moderada dependência espacial para a configuração
 amostral original. E, a maioria dos atributos apresentaram moderada ou forte dependência
 espacial para a configuração amostral otimizada. Assim, o processo de otimização foi
 eficiente quando aplicados tanto nos dados simulados como nos atributos químicos do solo.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}