Tarımda Tarım Programlamaya Giriş

Integer programlama (IP) tarımda yaygın olarak uygulanan matematiksel bir optimizasyon tekniğidir. Tarım planlama ve kaynak tahsisi. doğrusal programlamanın aksine, hangi değişkenlerin herhangi bir gerçek değeri almalarına izin verir, tam programlama tüm sayılarla çözülebilir (örneğin, tarımda kritiktir), çünkü birçok karar ayrı ayrı ayrı ayrı birimler içerir: Hayvancılık sayısını yükseltmek için, satın alma, veya çalışma geçişleri için azami bir çerçeve sağlayarak çözülebilir.Bu sorunlar sadece sürekli çözümlerle çözülebilir veya alt sürümlere yol açar.

Tarım sektörü, sonlu doğal kaynakları yönetmek ve piyasa talepleri ile dalga geçmek için verimliliği artırmak için giderek artan baskıyla karşı karşıyadır.Integer programlama araçları karar vericiler, bu karmaşıklığı bilimsel olarak zeminli öneriler sunarak bu karmaşıklığı ilerletir. Örneğin, bir çiftlik yöneticisi, her bir IP modelini kullanarak, her bir tamir gücünde ne kadar çok hektarlık bir maliyetle olursa olsun, tam anlamıyla rekabetçi ürünlerde sınırlı bir su haline gelir.

Bu makale, bir tarımsal bağlamda tam tamsayın temellerini araştırıyor, anahtar uygulamalarını ayrıntıları - ekin seçimi ve kaynak tahsisi ve lojistik için rotasyon - ve gerçek dünya vaka çalışmaları, uygulama zorlukları ve ortaya çıkan trendleri tartışmak. hedef, tamsayı programlamanın karmaşık operasyonel kararları nasıl etkinleştirebileceğini göstermektir.

Tarımda Temeller Tarım Programlaması

Onun özünde, tam bir programlama problemi bir hedef işlevinden oluşur (en üst üste veya en aza indirmek için) ve lineer kısıtlamalar kümesi. Karar değişkenleri ayrı ayrı seçimler temsil eder - örneğin, bir alanda belirli bir ekin dikilmesi veya en aza indirmek için birçok hayvan.

Basit bir tarım IP modeli gibi görünebilir:

[FONT:0)Max: ⁇ (Öylegeli karar değişkeni) - Su kısıtlamaları: ⁇ (Cehenne başına × Karar değişkeni)[Dönemli su
) - Arazi kısıtlaması: ⁇ (Land per Unit × Karar değişkeni) ≤

integral durum, IP'yi lineer programlamadan ayırt eden şeydir. Tarımda, bu önemli çünkü bir alanda parçalanmış bir ürün sayısını üretemezsiniz, ya da yarım traktör satın alabilirsiniz. Dahası, birçok karar ikili seçimler içerir (örneğin, ikili tam bir programlamanın eklenme veya değil)

Integer Programming Over Linear Programlaması?

Lineer programlama (LP) hızlı bir tahmin sağlayabilirken, uygulamada uygulanabilir olmayan çözümler üretir. Örneğin, bir LP modeli, 2,4hectare çiftliğinde 2,9 hektarlık bir miktara ek olarak, IP'nin mantıksal koşullara karşılık geldiğini ileri sürebilir, böylece bir sonraki arsadaları kırarsak veya azaltamaz.Integer programlama bunu doğrululuğa doğrudan entegre ederek çözemez.

Tarım Planlamasında Anahtar Uygulamaları

Eklenme ve Rotation

En yaygın IP uygulamalarının biri her mevsim bitkiyi bitkilemek için en uygun ürün setini belirlemektedir. Karar değişkenleri her ekine atanan veya bir ekin belirli bir alanda eklenmiş olup olmadığını gösteren hektar sayısını temsil eder. Constraints yer sınırları, ek rotasyon kuralları, iş kullanılabilirliği ve piyasa talebi.

Örneğin, 100 hektarlı bir çiftçi mısır, buğday, soyalılar ve kanola'yı düşünebilir: IP modeli hesapları:

  • Her bir ek için hectare için Net kâr (revenue eksi değişken maliyetler).
  • Bir alanda aynı ekin en güvenli ikinci yılı (toprakın silinmesini önlemek için).
  • Her bir ek için minimum ve maksimum akrep ( sözleşmeler veya kişisel tercihlere dayanan).
  • Su ve iş gibi ortak kaynaklar.

Sonuç, IP tabanlı ek planlamanın geleneksel heuristik yöntemlere kıyasla% 12 ile% 12 artış gösterdiğini gösteren bir bitki programıdır (bakınız:2).EJOR).

Kaynak Allocation: Su, gübre ve İşçi

Su kıtlığı büyüyen bir endişedir, verimli sulama planlama hayati önem taşır. Integer programlama, tüm su kaynaklarına uygun olarak, kritik büyüme aşaması gereksinimlerine saygı gösterebilse de, belirli bir alana (binary) veya belirli bir su miktarı uygulamanız için dahil edilebilir.

Benzer şekilde, gübre uygulaması IP kullanılarak optimize edilebilir. Örneğin, bir model, hectare (integer) başına başvurmak için azot gübresinin çantalarının sayısını karar verebilir. hasat sezonunda çalışma süresinden fazla olmadan ürünle tanışmaya karar verebilir - geçici işçiler, tam anlamıyla programlamaya karar verebilir, özellikle de işçiler beceri uzmanlıkları olduğunda.

Bir beton örneği Kaliforniya'da bir IP modelinin tüm su ve yeraltı suyu tahsis edilmesi için bir kooperatiften gelir. 20 çiftlik arasında yapılan model pompalanan maliyetler, ek su gereksinimleri ve düzenleyici kapaklar. Uygulama, su maliyetlerinde% 15 oranında azalmaya yol açtı ve genel tarımda % 9 artış gösterdi (bakınız:0).Agricultural Water Management Journal).

Canlıcılık ve Beslenme Yönetimi

Integer programlaması da hayvan tarımı için de geçerlidir. Çiftçiler, onları pazarlamak için hayvanların sayısını karar vermelidir ve mısır rasyonlarının optimal kombinasyonunu nasıl belirleyebilirler. Feed formülasyonu özellikle IP'ye uygundur, çünkü malzemeler ayrı birimlerde gelir (örneğin, tahıl veya saman balyağının torbaları) ve bir çift değişkenin tam olarak nasıl satın alınıp, belirli bir ekin veya nümertuba malum miktarını en iyi şekilde dağıtmadığını temsil etmelidir.

Daha karmaşık modeller büyüme aşamalarını, üreme döngülerini ve pazar zamanlamasını birleştirir. İngiltere süt sektöründen bir vaka, bu yüzden süt üretimi zirveleri en yüksek mevsimsel fiyatlarla çakıştı. Model sabit bir calving modeline kıyasla% 8 arttı (kaynak: [[0)

Farm Machinery and Equipment Planlama

Çiftliği satın almak ve korumak ayrı kararlar içerir: yeni bir traktör satın almak veya bir araya getirmek, bir araya gelmek veya özel kiralama kullanmak.Integer programlama, çiftçilerin hangi ekipmanı satın almalarına yardımcı olur, eski makinelerin değiştirilmesi ve işletme maliyetlerini birden fazla alan veya kooperatif üyesi arasında nasıl programlanırken, bütçe, depolama alanı ve operasyonel gereksinimleri (e.g., Avustralya'ya kadar minimum at gücü) Avustralya'dan yapılan bir çalışma, yıllık mülkiyet ve işletme maliyetlerinin% 22'ye kadar azaltılır.

Lojistik ve Tedarik Zinciri Optimizasyonu

Çiftlik kapısının ötesinde, tam anlamıyla programlama, hasat sonrası lojistik optimize eder: depolama, ulaşım routing ve market dağıtım. Örneğin, bir tahıl asansör ağı hangi çiftliklerden ürün almaya karar verebilir, miniming kurutma ve ulaşım maliyetleri gibi ikili değişkenler karar alır.

Önemli bir uygulama, küçük pay sahiplerinin toplam üretimine sahip olduğu gelişmekte olan ülkelerdedir. Bir IP modeli, Kenya'da bir kooperatife yardımcı oldu kaliteli notlar ve sözleşmelere dayanan farklı ihracatçılara, ortalama satış fiyatının% 14'ünde (günümüzde belgelenen) yol açtı.

Vaka Çalışmaları ve Gerçek Dünya Örnekleri

Vaka 1: Midwest United States'te Bitki Planlaması

Illinois'de 500-hectare çiftliğinde, tarihi havalara dayanan karışık bir lineer programlama (MILP) modeli, 200 hektarlık mısır, soyalılar ve kış buğdayı üzerinde fabrikalaşma planlanması için kullanılan model (örneğin, aynı alandan iki yıl sonra mısır) değişken bitki örtüsüne kıyasla, ve veri toplama pencerelerine göre risk artışı sağladı.

Vaka 2: Arid Bölgelerinde Su Allok

İsrail'de, bölgesel su otoritesi, tarım için geri dönüştürülmüş ve taze su karışımını yönetiyor. Tamsa bir programlama sistemi tedarik ve talepte bulunan su kotalarını sağlamak için haftalık olarak çalıştırılıyor.

Vaka 3: Costa Rica'da Küçük Sahibi Kahve Kooperatifi

200 küçük kahve çiftçisi, her mevsimin satış kapasitesi, minimum kalite standartları ve sözleşme yükümlülüklerini ilk yıl içinde yüzde 16 oranında artırdıktan sonra, her mevsimin maliyetinin %50'ye kadar ödediği yüksek kaliteli pazarlar için iki katına çıktı.

Meydanlar ve C ⁇

Onun gücüne rağmen, tam anlamıyla programlama tarım ayarlarında zorluklar yaratıyor. En önemli olan bilgisayar karmaşıklığı: IP sorunları NP-hard problemlerinin sınıfına ait, bu çözüm zamanı, SCIP sayısına göre daha üst düzeye çıkabilir ve birçok düğümle birlikte birçok probleme sahip olan büyük çiftlikler için, bir IP modelini optimalleştirmek için çözümleyebilir.

Veri kalitesi başka bir engeldir. IP modelleri, veri, fiyatlar ve kaynak kullanılabilirliği konusunda doğru tahminler gerektirir. Tarımda, bu parametreler hava, zararlılar ve piyasa dalgalanmaları nedeniyle belirsiz olabilir. Stochastic tamsayı programlama, ki bu da gelişmiş bir genişlemedir, ancak hesaplama yükü içerir.

IoT sensörleri ve uydu görüntülerinden gerçek zamanlı verilerle entegrasyon umut verici bir yöndür, ancak optimizasyonun gecikmesi karar verme hızını karşılamalıdır.In- Seasons düzenlemeleri (e.g., ani don), hızlı heuristics tam IP modellerine tercih edilebilir olabilir.

Son olarak, kabul engelleri çiftçiler ve veri altyapısı arasında teknik uzmanlık eksikliğini içerir. Birçok IP aracı, kullanıcı dostu arayüzlerle yazılım-aS) platformları olarak sunulmaktadır, giriş engelini azaltır. Tarım uzatma hizmetleri ve agronomy danışmanları köprü boşluğuna yardımcı olabilir.

Future: GIS ve Machine Learning ile IP'yi bütünleştirmek

Tarımdaki tam zamanlı programlamanın geleceği tamamlayıcı teknolojilerle entegrasyon konusunda yatıyor. Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS), arazi tipi, yükseklik ve mikroklimate üzerinde mekansal verileri, alan özel öneriler oluşturmak için doğrudan beslenebilir. Örneğin, bir GIS katmanı, toprak nez kapasitesinin iyi bir uzaysal mekansal tarım ile sınırlı sulama kararları için kullanılabilir.

Makine öğrenimi (ML) belirsiz parametreleri tahmin ederek IP artırabilir (yields, fiyatlar, hava) ve giriş senaryoları oluşturmak. Tarihi veri ve hava verileri üzerinde eğitilmiş Deep learning modelleri daha sonra stochastic IP formülasyonlarında kullanılan olasılıksal tahminleri üretebilir. Conversely, IP farklı ML-prodüktif senaryolar altında en iyi kararlar verebilir ve sonuçlar ML modellerini rafine edebilir.

Bir diğer ortaya çıkan trend, tarım için karbon ayak izi optimizasyonunda tam tam tam tam anlamıyla programlamanın kullanımıdır. Çiftçiler sera gazı emisyonlarını rapor etmek için giderek daha fazla gereklidir. IP modelleri, araziyi düşük karbonlu uygulamalara (örneğin, eklenme, hayır-till) yardımcı olabilir, kârlılığı korumak için, hem çevresel hem de ekonomik hedefleri optimize eder. Multi-objective tamsayı programlama, hangi dengeleri dengeler ve sürdürülebilirlik ölçümler kazanıyor.

Son olarak, bulut tabanlı optimizasyon hizmetleri IP'yi mobil uygulamalar aracılığıyla küçük sahiplerine erişilebilir hale getiriyor. Bir çiftçi temel alana giriş yapabilir ve birkaç dakika içinde bir bulut IP çözümünden bir bitki planı alabilir.Insperest Edge)Farmers Edge).Trimble Tarım).

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Integer programlama, çiftçilere ve tarım işletmelerine yardımcı olmak için hassas bir şekilde seslendirme problemlerini tarımsal planlama ve kaynak tahsisinde çözme konusunda titiz ve matematiksel olarak sağlam bir çerçeve sunar.Demekle birlikte, bilgisayar karmaşıklığı ve veri belirsizlikleri, GIS ve makine öğrenimi ile entegrasyon, gıda büyümesi ve doğal kaynakların talep edilmesi ve daha fazla kısıtlayıcı hale getirilmesi için IP'yi giderek daha pratik hale getirir.

Daha fazla okuma için, ESFLT gibi kaynakları keşfedin:0) BilimDirect Tarım Bilimleri[DÜT:1), [[AYD:2)INFORMS Operasyon Araştırması Dergisi) veya [[Ücretsizlik Araştırma Enstitüsü[DÜye Olmayanlar İçindeki Araştırma Enstitüsü[DÜye Olmayanlar İçin)[DÜye Olmayanlar İçindeki Araştırmalar Hakkında Araştırma Merkezi (İngilizce).