Агрономія та розвиток кормів для птиці та нові технології
Отримуйте практичну та актуальну інформацію про живий світ
Четвер, 9 жовтня 2008 р
корм для птиці та нові технології
ВНОС НОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ В УПРАВЛІННІ ФЕРМЕРСТВОМ: ВИПАДОК ПРОЕКТУВАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ КОРОТКИХ ДІЙСЯ.
Птахівництво займає чільне місце в стратегіях боротьби з недоїданням. Насправді птахівництво покликане відігравати важливу роль у національній економіці та у пошуках самозабезпечення продуктами харчування. Він представляє цікаве джерело білків з високою біологічною цінністю і дає змогу як кількісно, так і якісно поліпшити раціон населення (Хофман, 2000).
У нашій країні, як і в багатьох інших країнах світу, це розведення представляє великі труднощі з точки зору раціонального використання їжі. Дійсно, складений корм повинен відповідати харчовим потребам тварин, щоб забезпечити певний рівень виробництва при мінімально можливих витратах (Mafwila, 1997).
Вирішення проблеми використання збалансованих харчових раціонів вже давно і залишається проблемою дослідників. Розрахунок харчових сумішей значно змінився з часу використання правила слайдів і до впровадження комп’ютерів у найбільш ефективне програмне забезпечення при формулюванні раціонів (Larbrier and Leclerq, 1992).
Як і роботи, проведені раніше над лінійним програмуванням однофазним симплексним методом, з цього питання було проведено кілька робіт з різними підходами.
Підхід, який розглядає ця робота, пропонує адаптувати лінійну модель до рецептури раціонів птиці та знайти метод роздільної здатності, який підходить їй. Цей метод буде реалізований на мові програмування під назвою java, на якій буде написана низка інструкцій: коди, які послідовно визначають етапи вирішення поставленої проблеми (алгоритми) для формулювання збалансованої їжі. Вирішена програма повинна давати збалансовану формулу з оптимальним використанням різних харчових інгредієнтів при дотриманні найнижчої ціни.
Завдання цієї роботи - забезпечити сучасний та простий у використанні інструмент; сприяти цифровому управлінню даними ферм; та сприяти розвитку елінологічної науки шляхом застосування нових методів збалансування раціонів.
Робота в основному складається з шести розділів, перший з яких стосується загальних питань, а четвертий - із використаної методології, а останні два - з отриманими результатами.
МЕТОДИКА РОБОТИ
1. Презентація
Проблема полягала у наданні у вигляді математичного виразу явища біологічного або, ще краще, біохімічного характеру. Для цього нам запропонували адаптувати лінійну модель, представлену Ахмановим у 1981 р. Та застосовану Ларб'є М. та Леклерком у 1992 р.
2. Перевірка лінійної моделі
Робота буде полягати в перевірці того, чи лінійні моделі приймають умову ненульовості змінних, інакше потрібно буде вдатися до їх адаптації до нашої проблеми. Для цього він повинен відповідати умові
3. Застосування лінійної моделі
Знайдена таким чином відповідна модель буде перевірена на раціоні для курей-несучок на основі кукурудзи, маніоки та пшеничних висівок та як функція енергії, білка та жиру.
ПРЕЗЕНТАЦІЯ РЕЗУЛЬТАТІВ
Програма пропонує можливість візуалізації різних ітерацій, отриманих методом подвійного симплексу, аж до остаточного значення змінних рішення. Це також представляє простоту використання та точність результатів, дуже цікавих для користувачів.
Таким чином, ми адаптували моделі Ларб'є та Леклерка, а також моделі Ахманова, щоб отримати модель, що обмежує сферу ймовірних розв'язків і пропонуючи, таким чином, рішення, які відповідають поставленій проблемі формулювання. Тому система постраждала від додаткового обмеження, що обмежує кількість різних інгредієнтів у раціоні, і ми переходимо від інтервалу від 0 до N (всі позитивні цілі числа) до нового інтервалу, що коливається від 10% (0,1), принаймні, представленого при % (0,3) для найбільш присутніх інгредієнтів.
1. Презентація лінійної моделі
Ми хочемо збалансувати раціон для курей-несучок на основі кукурудзи, маніоки та пшеничних висівок відповідно до енергії, білка та жиру; значення цих інгредієнтів, перелічені в таблицях 3 і 4 нижче, представленням лінійної програми буде:
Таблиця 3: Харчова цінність використовуваних інгредієнтів
ІНГРЕДІЄНТИ
Е. М. ккал *
П. Б.
М.Г.
Але
3200
8,1%
3,7%
Маніок
3210
2,5%
0,5%
Висівки
1680 рік
14,8%
3,4%
Харчові стандарти вирощування несучок
Енергія в ккал
2800
Сирий білок у%
14.21
Жир у%
1.1
* Енергія, що піддається метаболізму, в калоріях в кіло
Джерело: Сіта, 2005
Таблиця 4: Ціни на харчові інгредієнти на місцевому ринку
Конголезьких франків/кг
Але
300
Маніок
150
Висівки
60
Джерело: особисті опитування на ринку Мон-Нгафула
Лінійна програма, отримана з даних попередніх таблиць:
Економічна функція:
Мінімізуйте Z = 300 X1 + 150 X2 + 60 X3
У ньому вказані ціни на сировину з таблиці 4
Відповідно до обмежень:
(Дані щодо цих обмежень взяті з таблиці 3)
Харчові обмеження щодо енергії
3200 X1 + 3210X2 + 1680 X3 ≥ 2900
Харчові обмеження порівняно з сирим білком
8,1 X1 + 2,5 X2 + 14,8 X3 ≥ 14
Харчові обмеження щодо жиру
3,7 X1 + 0,5 X2 + 3,4 X 3 ≥ 1,1
Обмеження щодо обмеження кількості кукурудзи
X1 £ 0,4
Обмеження щодо обмеження кількості маніоки
X2 £ 0,3
Обмеження щодо обмеження кількості пшеничних висівок
X3 ≥ 0,1
Обмеження: X1, X2, X3 ≥ 0
Отже, методом роздільної здатності, який ми визнали придатним для цієї лінійної програми, є подвійний симплекс. Оскільки алгебраїчні та однофазні масиви показали великі обмеження у вирішенні задач з мінімізації багатообмежень.
У подвійному симплексі розрахунок виконується шляхом перетворення даних економічної функції на три операції, щоб полегшити вирішення проблеми. Ці операції:
Незалежні змінні замінюють економічну функцію і навпаки.
З перших членів нерівностей обмежень здійснюється матричне транспонування.
Ми перейменовуємо функцію, і оскільки терміни змінилися, нерівності випливали. Що повертає нас до проблеми, яку слід максимізувати за допомогою досить регулярної форми, вирішення якої потім стає простішим.
Після трансформації нашої початкової (первинної) програми ми отримуємо лінійну програму, яку слід максимізувати (подвійну) у вигляді:
Збільшити Z = 2900Y1 + 14Y2 + 0,06Y3 - 0,4Y4 - 0,3Y5 + 0,1Y6
З обмеженнями: 3200Y1 + 9Y2 + 0.07Y3 + Y4 £ 300
3300Y1 + 3.06Y2 + 0.05Y3 + Y5 £ 150
1740Y1 + 19Y2 + 0.35Y3 + Y6 £ 60
Обмеження: Y1, Y2, Y3, Y4, Y5, Y6, ≥ 0
Після додавання змінних різниці ми отримали:
Збільшити Z = 2900Y1 + 14Y2 + 0,06Y3 - 0,4Y4 - 0,3Y5 + 0,1Y6 + 0Pt1 + 0Pt2 + 0Pt3
З обмеженнями: 3200Y1 + 9Y2 + 0.07Y3 + Y4 + Pt1 £ 300
3300Y1 + 3.06Y2 + 0.05Y3 + Y5 + Pt2 150 £
1740Y1 + 19Y2 + 0.35Y3 + Y6 + Pt3 £ 60
Обмеження: Y1, Y2, Y3, Y4, Y5, Y6, Pt1, Pt2, Pt3 ≥ 0
В кінці розрахунку різницеві змінні замінюються змінними рішення і становлять рішення лінійної програми.
Роздільна здатність цього дуалу, виконана методом масиву, була реалізована в Java на IDE Netbeans, щоб спростити формування лінійної програми.
2. Презентація програми
Коли програма відкривається, програма відображає інтерфейс з вибором написів видів над нею (рисунок 1). У цьому були поміщені значення стандартів годівлі тварин, які складали в лінійній програмі незалежні змінні. Кнопка внизу цього інтерфейсу дозволяє перейти до наступного кроку.
Рисунок 1: Інтерфейс вибору видів
На інтерфейсі нижче користувач вибирає інгредієнти для використання у своєму раціоні (рис. 2). Ці дані становитимуть економічну функцію, перших членів харчових обмежень, а також обмеження кількості. Область під цим інтерфейсом використовується для введення загальної кількості бажаної їжі.
Рисунок 2: Інтерфейс вибору інгредієнтів
Далі випливає інтерфейс, який відображає кількість кожного інгредієнта в раціоні, а також загальну вартість його (рис. 3). Ця кількість визначається з кількості в кіло, підписаної на попередньому кроці.
Рисунок 3: Інтерфейс представлення норм
В кінці розрахунку відображається подвійна симплекс-таблиця, яка відображає різні етапи розрахунку.
Наведені вище результати дають збалансоване формулювання раціону із помітною точністю. Дійсно, отримана лінійна модель дозволяє знайти оптимальний збіг між харчовими потребами тварин, вираженими в обмеженнях, і волею виробника, контрольованого економічною функцією.
Ця модель отримує найкраще рішення за допомогою методу подвійного симплексу, реалізованого в середовищі розробки Netbeans мови Java
Однак, оскільки лінійна програма є математичним додатком, вона представляє чисті значення у своєму дозволі, не вносячи жодних коригувань. Ось чому деякі інгредієнти все ще можуть набувати нульового значення, коли їх введення в основу не може поліпшити економічну функцію.
Тим не менше, завдяки вдосконаленню та збагаченню, може знадобитися встановлення стабільних сумішей залежно від інгредієнтів, що знаходяться в різних середовищах, і для різних видів птиці, які там вирощуються. Це дозволило б значно знизити вартість корму та покращити його цінність у місцевому розведенні.
ВИСНОВОК
Вирощування птиці - це одна із селекційних дій з різними перевагами, серед яких виробництво яєць та м’яса. Однак це господарство відчуває серйозні труднощі з годуванням тварин, які в деяких випадках призводять до відмови від діяльності. І все ж цей птахівницький сектор здатний забезпечити достатньо ресурсів для нашої країни, щоб заповнити дефіцит виробництва м’яса та вирішити проблеми, пов’язані з бідністю.
Тому, розпочате в цьому дослідженні, ми намагалися вирішити проблеми птахівництва, надавши інструмент, здатний зробити місцеве господарство незалежним у формуванні кормів для худоби. Лінійна модель, адаптована до потреб нашого дослідження, вирішила цю проблему, і для досягнення цієї мети був використаний подвійний симплексний симплексний алгоритм.
Цей алгоритм, реалізований мовою Java у середовищі netbeans, дав цікаві результати як з точки зору часу виконання, так і з точки зору точності результатів.
Однак дослідження повинні бути проведені з метою покращення отриманих результатів і, таким чином, встановлення стабільного, простого у використанні програмного забезпечення, яке справді може зробити селекціонерів незалежними.