Nas últimas décadas, diversas propostas de técnicas e de processos visando aumentar a sustentabilidade da agricultura ganharam evidência. Tais propostas geram novos modelos de planejamento em que devem ser considerados aspectos técnicos e ecológicos de produção, bem como o acesso de pequenos agricultores familiares ao mercado consumidor. Neste tipo de planejamento da produção, a rotação de culturas desempenha um papel fundamental, pois contribui para a manutenção dos recursos produtivos, para a minimização do uso de recursos não-renováveis e para o controle biológico da população de herbívoros, patógenos e plantas espontâneas. Nesta tese abordamos dois problemas de Programação de Rotação de Culturas (PRC) focados na produção de base sustentável de hortaliças: o problema de PRC com restrições de Adjacências (PRC-A) e o problema de PRC com atendimento da Demanda (PRC-D). O planejamento da produção de hortaliças é complexo pois envolve, em geral, um grande número de culturas com limitações específicas quanto à época de plantio e com períodos de cultivo e produtividades muito variáveis. A programação de rotação de culturas para as áreas de plantio é formulada como um modelo de otimização 01 e, para os dois problemas, em cada programação considera se tanto aspectos técnicos (época de plantio e colheita etc.) quanto ecológicos (adubação verde, pousio etc.). No problema PRC-A o objetivo é a maximização da ocupação das áreas produtivas em que as restrições de plantio são estendidas às áreas adjacentes. Como a formulação matemática para o problema tem, em geral, um número muito grande de restrições e variáveis, com matriz de restrições esparsa e bloco-diagonal, o modelo é reformulado com a Decomposição DantzigWolfe, o que permitiu sua resolução por procedimentos baseados em geração de colunas, heurísticos e exatos. No problema PRC-D desejase suprir a demanda de um conjunto de hortaliças tendo-se disponível um conjunto de áreas heterogêneas. As culturas passíveis de plantio, bem como as suas produtividades, dependem da área considerada. O problema foi formulado como um modelo de otimização linear em que cada variável está associada a uma programação de rotação de culturas. O modelo contém potencialmente um número grande de programações de rotação e é resolvido por geração de colunas. Experimentos computacionais usando instâncias baseadas em dados reais confirmam a eficácia dos modelos e das metodologias propostos para os problemas

Over the last decades, various proposals for techniques and processes to increase agricultural sustainability have been put forward. These proposals bring new planning models in which technical and ecological production aspects must be considered, as well as the access of small farmers to the consumer market. In this type of agricultural production planning, crop rotation plays a fundamental role as it contributes to maintaining productive resources, to reducing the use of non-renewable resources, and to biologically controlling the population of herbivores, pathogens and spontaneous plants. In this thesis, two problems concerning the Crop Rotation Schedule (CRS) focusing on sustainable production vegetables are addressed: the problem of the CRS having Adjacent constraints (CRS-A) and the problem of the CRS under Demand constraints (CRS-D). Production planning of vegetables is complex as it generally involves a large number of crop species having specific limitations regarding the planting season and very varied production times and productivity. The crop rotation schedule problem is formulated as an optimization model 0-1, and for both problems, in each schedule technical (planting and harvesting season etc.) and ecological (green manure, fallow etc.) aspects are considered. Concerning the CRS-A problem, the aim is to maximize the occupation of cropping areas in which planting constraints are extended to adjacent areas. As the mathematical formulation for the problem generally has a large number of restrictions and variables and the structure of the constraint matrix of the problem is sparse and block-diagonal, the model has been reformulated using the Dantzig-Wolfe Decomposition strategy, which has enabled the use of a heuristic and exact procedures based on the column generation approach for its resolution. In the CRS-D problem, the aim is to meet the market demands for vegetables having a set of heterogeneous cropping areas available. The potential planting crops, as well as their productivity, depend on the considered cropping area. The problem is formulated as an optimization linear model in which each variable is associated to a crop rotation schedule. The model may include a large number of rotation schedules and is solved by the column generation approach. Computational experiments using instances based on real-world data confirm the efficiency of models and methodologies proposed for the problems