Publicação: Ajuste evolutivo de um modelo baseado em autômatos celulares para representar a dinâmica de propagação de incêndios florestais
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Coorientador
Oliveira, Gina Maira Barbosa de
Resumo
Devido às mudanças climáticas, a ocorrência de incêndios em diversos biomas, adaptados
ou não ao fogo, tem aumentado significativamente nas últimas décadas, causando
danos ambientais sendo, alguns, irreparáveis. Nesse contexto, modelos computacionais baseados
em Autômatos Celulares (AC) são capazes de simular e prever o comportamento
da propagação de incêndios, auxiliando as autoridades na tomada de medidas de controle
e prevenção. A construção e o ajuste de parâmetros desses modelos são tarefas complexas
devido à quantidade de variáveis envolvidas. Características do ambiente influenciam
diretamente o comportamento dos incêndios. Assim, uma ferramenta capaz de realizar
o ajuste de forma automática baseada em Algoritmos Genéticos (AG) tem se mostrado
promissora. Sendo assim, o objetivo desta pesquisa é produzir um AG capaz de ajustar
adequadamente um conjunto de parâmetros de um modelo de propagação de incêndios
florestais baseado em AC, de modo a replicar a dinâmica das chamas representada em um
conjunto de dados de incêndios de uma região monitorada. Adicionalmente, é proposto
um novo parâmetro “taxa de amostragem” (SR), a fim de melhorar a adaptabilidade do
modelo AC à dinâmica de propagação do fogo, independentemente do intervalo de amostragem
presente nos dados de referência. Também foi avaliado o impacto de diferentes
funções de aptidão na convergência do algoritmo. Durante os experimentos, conjuntos
de dados artificiais foram utilizados como referência, os quais foram gerados a partir de
simulações com nosso próprio modelo de AC, bem como por outro modelo de propagação
de incêndios da literatura, a fim de validar a robustez da abordagem. Os resultados
mostraram que o AG conseguiu encontrar parâmetros adequados para o modelo de propagação
de incêndios, inclusive o número de passos do AC necessários para representar
a evolução do fogo em conformidade com os dados de referência gerados por ambos os
modelos.
Abstract
Due to climate change, the occurrence of fires in various biomes, whether fire-adapted
or not, has significantly increased in recent decades, causing environmental damage, some
of which is irreparable. In this context, computational models based on Cellular Automata
(CA) can simulate and predict fire propagation behavior, assisting authorities in making
control and prevention decisions. However, constructing and tuning the parameters of
these models are complex tasks due to the number of variables involved. Environmental
characteristics directly influence fire behavior. Thus, a tool capable of performing automatic
parameter tuning based on Genetic Algorithms (GA) has proven to be promising.
Therefore, the objective of this research is to develop a GA capable of properly adjusting
a set of parameters of a forest fire propagation model based on CA to replicate the fire dynamics
represented in a dataset of monitored region fires. Additionally, a new parameter,
“sampling rate” (SR), is proposed to improve the adaptability of the CA model to fire propagation
dynamics, regardless of the sampling interval in the reference data. The impact
of different fitness functions on the algorithm’s convergence was also evaluated. During
the experiments, artificial datasets were used as references, generated from simulations
with our own CA model as well as another fire propagation model from the literature, to
validate the robustness of the approach. The results showed that the GA successfully found
appropriate parameters for the fire propagation model, including the number of CA steps
required to represent fire evolution in accordance with the reference data generated by both
models.
Palavras-chave
Algoritmos Genéticos, Ajuste de Parâmetros, Autômatos Celulares, Modelo de Propagação de Incêndios, Taxa de Amostragem, Genetic Algorithms, Parameter Tuning, Cellular Automata, Fire Propagation Model, Sampling Rate
Citação
MURILO, Lucas Vieira. Ajuste evolutivo de um modelo baseado em autômatos celulares para representar a dinâmica de propagação de incêndios florestais. 2025. 118 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.21.
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