Разработка алгоритмов решения задач оптимизации производства для программного обеспечения системы поддержки принятия решений в сельском хозяйстве
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

Разработка алгоритмов решения задач оптимизации производства для программного обеспечения системы поддержки принятия решений в сельском хозяйстве

Рахматуллин Р.Р.   Спешилов Е.А.   Чумаков А.А.  

УДК 004.8:631.1
DOI: 10.26102/2310-6018/2023.42.3.012

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Управление сельским хозяйством в условиях цифровой трансформации экономики приобретает дополнительный важный аспект при обеспечении конкурентных преимуществ нашей страны, особенно с учетом вызовов современной геополитической обстановки. Внедрение различного рода инноваций требует оперативных действий в направлении разработки отечественных технических, технологических и информационных продуктов. В статье рассматривается вопрос автоматизации обеспечения поддержки принятия решений при управлении подсистемами сельского хозяйства посредством использования разработанного программного продукта, обладающего адаптационными характеристиками и не требующего дополнительных цифровых и квалификационных ресурсов. Применялись методы системного анализа, логического подхода и синтеза, оптимизации, алгоритмизации и др. Использовались официальные статистические данные, на основе которых приведена динамика ряда показателей (посевная площадь и урожайность кормовых культур, поголовье коров и объем производства молока и пр.) сельскохозяйственного производства в России за период 2017–2021 гг. Сделан вывод об интенсификации производственной деятельности в сфере молочного скотоводства. Акцентировано внимание на разработке алгоритмов и их программной реализации для подбора рациона кормления дойных коров с учетом научно обоснованных требований, породных ограничений, норм и пр. Приведены блок-схемы создания пользовательского интерфейса и функции вычисления необходимого количества минеральных веществ, алгоритмы расчета потребности в энергии и протеине. Программа разработана на языке Python, учитывает выделенные параметры для расчета продуктивного рациона кормления коров и является составной частью разрабатываемой интеллектуальной системы. Позволяет посредством имитации подбирать наиболее подходящие значения выходных параметров для дальнейшего их использования в виде числовых ограничений при решении задачи минимизации себестоимости рациона кормления методами линейного программирования. Программа имеет универсальный характер относительно внедрения и использования сельхозтоваропроизводителями, обеспечивает автоматизацию системы поддержки принятия решений и не требует дополнительного трудоемкого обучения лиц, принимающих решения, направленные на эффективность функционирования отечественного сельского хозяйства.

1. Брянских С.П. Экономика сельского хозяйства. М.: Агропромиздат; 2017. 326 с.

2. Нагоев З.В., Шуганов В.М., Бжихатлов К.Ч., Заммоев А.У., Иванов З.З. Перспективы повышения производительности и эффективности сельскохозяйственного производства с применением интеллектуальной интегрированной среды. Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021;104(6):155–165. DOI: 10.35330/1991-6639-2021-6-104-155-165.

3. Спешилова Н.В., Шепель В.Н. Интеллектуализация технологии подготовки управленческих решений в условиях цифровизации экономики (на примере регионального сельскохозяйственного производства). ОУП ВО «АТИСО»; ФГБОУ ВО «ОГУ». Оренбург: Типография «Экспресс-печать»; 2022. 152 с.

4. Косников С.Н., Корниенков И.М., Жихарева И.А. Проблема внедрения искусственного интеллекта в сельскохозяйственное производство. Аудиторские ведомости. 2022;2:124–128. DOI: 10.24412/1727-8058-2022-2-124-128.

5. Федотова Г.В., Сложенкина М.И., Митрофанова И.В., Ламзин Р.М. Искусственный интеллект как инновационный вектор управления региональным АПК. Региональная экономика. Юг России. 2021;9(1):152–162. DOI: 10.15688/re.volsu.2021.1.13.

6. Голубева О.Л. Использование математического моделирования и СППР в управлении агропромышленным комплексом. Наука и современность. 2013;24:271–275.

7. V.N. Shepel, N.V. Speshilova, М.V. Kitaeva. The Stimulation Model for the Criterial Decision-Making at the Agricultural Enterprise. 17th International Scientific Conference “Problems of Enterprise Development: Theory and Practice” (Samara, Russia, November 26-27, 2018). SHS Web of Conferences, Volume 62, 2019. URL: https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2019/03/shsconf_pedtp2018_08004.pdf. DOI: 10.1051/shsconf/20196208004

8. Федоров В.И. Рост, развитие и продуктивность животных. М.: Колос; 2017. 345 с.

9. Вальдман Э.К., Карельсон М.К. Высокопродуктивное молочное скотоводство. М.: Колос; 1982. 235 с.

10. Голушко В.М. [и др.]. Физиология пищеварения и кормление крупного рогатого скота. Гродно: 2005. 433 с.

11. Заводчиков Н.Д., Спешилова Н.В., Забродина Л.А. Эффективность и управление затратами в молочном производстве. ЗАО «Издательство «Экономика»; 2009. 131 с.

12. Лапшин С.А. Новое в минеральном питании сельскохозяйственных животных. М.: Росагропромиздат; 2018. 45 с.

13. Шупик М.В., Райхман А.Я. Кормление сельскохозяйственных животных. Кормление крупного рогатого скота, овец, коз и лошадей. Горки: БГСХА; 2014. 237 с.

14. Курилов Н.В. Использование протеина кормов животными. М.: Колос; 2017. 345 с.

15. Припоров И. Е., Гаврилов Е.В. Разработка технологии приготовления комбикорма с применением современной компьютерной техники. Известия ОГАУ. 2021;90(4):142–

Рахматуллин Рустам Равильевич
кандидат технических наук, доцент

РИНЦ |

Оренбургский государственный университет

Оренбург, Российская Федерация

Спешилов Евгений Алексеевич

РИНЦ |

Оренбургский государственный университет
Оренбургский филиал Института экономики УрО РАН

Оренбург, Российская Федерация

Чумаков Александр Алексеевич

Оренбургский государственный университет

Оренбург, Российская Федерация

Ключевые слова: разработка алгоритмов, задачи оптимизации, управление сельским хозяйством, система поддержки принятия решений, молочное скотоводство, рацион кормления, лицо принимающее решение, блок-схема, программа

Для цитирования: Рахматуллин Р.Р. Спешилов Е.А. Чумаков А.А. Разработка алгоритмов решения задач оптимизации производства для программного обеспечения системы поддержки принятия решений в сельском хозяйстве. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023;11(3). URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1410 DOI: 10.26102/2310-6018/2023.42.3.012

197

Полный текст статьи в PDF

Поступила в редакцию 20.06.2023

Поступила после рецензирования 27.07.2023

Принята к публикации 09.08.2023

Опубликована 30.09.2023