森林計画に関する研究 : 多目的計画法の応用について

Abstract

従来, 森林計画に関し線型計画法に基づく方法が提案されてきた。森林にかかわる様々な条件を線型制約式で表現し, 計画期間総収穫の最大化などの目的関数の最大化を図るものであった。線型計画は樹立後, 直ちに感度分析を行うことによって計画立案の基礎条件の変化の影響を論じてきた。しかしながら, 今日, 森林に関する目的関数は単なる収穫最大以外に, 考えるべきことが出てきている。このような場合には多目的計画法の導入が重要である。海外ではすでに応用例が見られる。こうした多目的計画法を導入する際にはその計画のための手続きに十分注意を払うことが重要である。従来の線型計画法を始めとする計画手法は多量のデータに依存する。多目的計画法の解法は大きく2つに分けることができる。第1は, 諸目的間のトレード・オフを何等かの形で計測していく方向である。これは効用理論とも呼ばれる。第2は, 直後トレード・オフを計測することなく陰に存在する効用を最大にするような解を見いだす方向である。森林計画においては後者の方向が望ましい。計算機を用いた対話型解法の導入が利点が多いと考えられる。なぜならば, 森林に関する諸効用または森林にかかわる様々な投入・産出関係はまだ十分解明されていないばかりか, こうしたデータの収集には多大な時間と費用を必要とするからである。対話型解法のなかでも対話型満足化法が有力な方法ではないかと考えられる。こうした対話型計算法とセットになった多目的計画法の導入の利点は次の通りである。(1) 複数の目的を予め設定することにより, 諸目的間のトレード・オフ関係を明確にすることができる。(2) 計算は制約条件による有効域の決定と, 有効域の中でより望ましい方向の確定に分けることができる。森林計画において, 特別な最適点ただ1つを見いだすことの利益は小さい。(3) 有効域の中でパレート最適解決定の際には, 計測できない要素を計画に考慮するすることができる。森林に関しては, 費用を考慮すると全域を等しいウエイトで調査することができないデータが多く, これらのデータの中には計画作成に当り無視できない条件も少なくない。(4) 有効域の中での解決定は自動決定ではない。従来, 計画システムは一定のデータを与えると後は計算機が最後まで計算し尽くしてしまうケースが多いが, こうしたシステムは計画の実行者には受け入れられない場合が多い。結果的には計算機の解と等しくなる場合もあり得るが, 計画作成に関係者が直接加わることが実行可能性の上から重要である。

For the model of the forestry planning, several types of linear programming have been applied until now. Maximization of an objective function, for example the total yield in the period of the planning, is required under some linear type of equations. After construction of a model, using sensitive analysis, we can discuss the influences of the changes of the basic conditions for the planning. Recently some requires except maximization of total yield are also important. In that case, multiple objective planning (MOP) is useful. In foreign country, some examples of MOP are shown. As using MOP, we have to pay attention to the algorithm. The solution of MOP is divided into two types. First method is to measure of degree of trade-off among some objects. This method is called utility theory. Second method is to find a optimum solution without measuring of trade-off degree. In problem of forestry planning, second method especially interactive optimization method has some merits. Because, many utilities concerned to forest and relationship between input and output on forestry have not been clarified until now. And we need much time and money to gather such data. The merits of using MOP with interactive optimization method are as follows; 1) In MOP, two or more objective functions are prepared, so we can clarify the trade-off among each objects. 2) The algorithm of MOP is divided into two steps. First step is to determine the effective area. Second step is to find solution in the effective area. Using mathematical programming method for forestry planning, we have small merits from only a optimum solution. 3) At the second step of MOP algorithm, we can add some factors that we can not measure. It is impossible to measure many datas on forest with equal weight. 4) Second step of MOP algorithm is not automatic calculation. In many cases of planning systems, if a set of data are given, after that the computer calculates to the last. Such systems are not often accepted by performer of the system.