森林計画に関する研究 : ファジィ理論の応用について

Abstract

従来の収穫予定問題は人工林を対象に, その何等かの意味での収穫最大化を目指すモデルが一般的な形式であった。との限りにおいて, 通常の線型計画モデルとそのために必要なデータ列は確定的なものであっても, 相当程度分析可能であったように思われる。また, このような枠組みで発生する暖昧さは何等かの客観的な確率に還元することによってモデルに組み込むことが可能であったように思われる。しかし, このような確率概念による問題設定は, 困難が生じている。暖昧な数値や関係を扱う議論にファジィ理論があり, 近年, 急速に実用化が進んでいる。森林計画にこのファジィ理論を応用することにより, より現実に即したシステムを設計することができる。具体的には, 以下の3つの利点をあげることができる。第1に, 画一的な人工林以外の森林 (天然林や複層林など) のデータを無理に, 従来の森林簿に当てはめるのは多くの問題点を有する。多様な森林資源の整備にあわせ, そのためのデータ管理方法に適している。第2に, 森林に関するデータは, 必ずしも客観的なデータばかりとは限らない。すべての調査を実施すると, 膨大なコストを必要とする。また, ただ1度しか発生しない事象や希望的観測などの主観的なデータも少なくない。ファジィ理論は, こうした暖昧さを取り入れる。第3に, 森林計画は制約条件, 目的条件の区別が必ずしも明確ではない。また, 制約条件, 目的条件ともに必ずしも明確に表現できない場合が少なくない。こうした問題は, ファジィ制約, ファジィ目的下のファジィ意思決定問題として定式化できる。

Traditional methods of forestry planning are deterministic. But there are many kinds of "fuzziness" in forest management, so these traditional methods are not acceptable to foresters. The purpose of this paper are : (1) to clarify the problems of using only the crisp sets for mathematical model of forestry planning, (2) to discuss the utilization of fuzzy theory to forestry planning. The following three points are the problems in using crisp sets. 1) In case of natural forests, we can not calculate the exact growing stock by using simple method. But, foresters can point out the roughly figure, for example, "almost 300m3", "at least 250m3", "very tall", and so on. Traditional models can not use these useful information. 2) Most of forests have multiple objects including log production, but we can not always state these objects in figures (for example, in case of recreation and scenic beauty). Traditional model did not deal with these "fuzzy" data, so even if these functions are relatively important, we can not help ignoring them. 3) Planners of forestry planning have often some kinds of expectations. But in most cases, these expectations are "fuzzy", so programmers can not make mathematical model of forestry planning. In traditional models, we can use only "probability". I can suggest the following two applications of fuzzy theory. 1) To make a computer system easy to use, the data base system is most important. On the other hand, fuzzy sets is suitable for expressing forests contents. So, fuzzy relational data base system (FRDB) have many merits in forestry. 2) If the forest have many objects and they are in conflict each other, we have to pay attention to the trade-off relation. For this problem, the multiple objective programming (MOP) is useful. Simple example of Fuzzy multiple objective linear programming is shown in this paper.