Optimization of harvest planning of forest stands infested by Spruce Budworm using stochastic programming approach

Résumé

La planification de la récolte du bois est considérée comme le processus le plus important dans la chaîne d’approvisionnement de l’industrie forestière car elle assure l’apport du matériel brut dans les scieries. Toutefois, en raison des évènements d’incertitude stochastiques comme l’infestation des insectes, en l’occurrence, l’épidémie de la Tordeuse des Bourgeons de L´Épinette (TBE), la planification tactique de l’approvisionnement peut être affectée de façon irréversible. Avec le temps, cette infestation cause la vulnérabilité des arbres, en augmentant le taux de mortalité par défoliation. L´objectif de ce projet de recherche est utiliser des méthodes avancées comme la Programmation Stochastique, à maximiser la valeur marchande du bois récolté en considérant la récurrence de l’infestation dans tous les cas possibles. De ce fait, un modèle déterministe de Programmation Linéaire Entier Mixte, auquel est ajouté un module d’optimisation stochastique à deux étapes, est proposé pour traiter l´incertitude quant à la sévérité et la propagation de l’infestation. Ces modèles nous aiderons à suivre le niveau du stock des blocs de coupe de bois, pour chaque phase d´infestation de l’épidémie de la TBE selon son cycle de vie. Les modèles d´optimisation sont programmés en langage AMPL et ils sont résolus avec le solveur CPLEX. Premièrement, on a testé les modèles pour évaluer et analyser les résultats préliminaires qui démontrent l’avantage d’utiliser la Programmation Stochastique pour la planification avec incertitudes et le coût d´obtenir l’information precise sur l´incertitude due à l’infestation. Afin de valider que le modèle est véridique et adéquat pour ce projet de recherche, un cas réel est étudié, sur la Côte-Nord au Québec. Les résultats et la qualité de l´information des paramètres des modèles déterministe et stochastique sont analyses et comparés aux EVPI (Valeur Attendue avec Information Parfaite) et VSS (Valeur de la Solution Stochastique) lorsque les gestionnaires forestiers ne considèrent pas l´incertitude. Ces modèles fournissent une meilleure planification en milieu forestier en réduisant les coûts d’exploitation, en augmentant la valeur de toute la chaîne d’approvisionnement et en réduisant les pertes reliées à l’infestation. Finalement, nous proposons quelques aperçues sur les paramètres d´incertitude qui peuvent affecter les résultats des modèles d´optimisation et expliquer certaines suggestions qui pourraient améliorer le modèle si d´autres attributs sont inclus dans la planification de la récolte du bois et la pertinence d´inclure d´autres paramètres d´incertitude dans la planification forestière.

Date	5 oct. 2017
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Mustapha Ouhimmou (Directeur(-trice)) & Mikael Rönnqvist (Codirecteur(-trice))