Эффективное животноводство №4 (134) 2017
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
32 Тематический номер «КОРМА И КОРМОПРОИЗВОДСТВО»<br />
www.agroyug.ru<br />
Лукьянов Б. В., доктор экономических наук<br />
ФГБОУ ВПО «Российский государственный аграрный университет<br />
– МСХА имени К. А. Тимирязева»<br />
Лукьянов П. Б., доктор экономических наук<br />
ФГБОУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве<br />
Российской Федерации»<br />
ЛЕКСИКОГРАФИЧЕСКАЯ<br />
ОПТИМИЗАЦИЯ РАЦИОНОВ<br />
Специалистам животноводческих предприятий при расчёте рационов для сельскохозяйственных<br />
животных часто приходится решать задачу многокритериальной или векторной оптимизации,<br />
целью которой является отыскание наилучших решений по нескольким критериям. Это связано<br />
с тем, что при планировании кормления приходится учитывать текущие экономические<br />
и хозяйственные ситуации, в которых находится предприятие. Поэтому целевые функции<br />
оптимизации рационов должны быть подчинены текущим целям производства. В одних случаях<br />
приоритетными могут быть чисто экономические показатели производства: прибыль или<br />
уровень рентабельности; в других – показатели качества содержания и эксплуатации животных,<br />
рациональное использование кормов.<br />
Существует несколько методов<br />
решения задач многокритериальной<br />
оптимизации. Методом,<br />
фиксирующим приоритеты целей,<br />
является метод лексикографической<br />
оптимизации. Фиксация приоритетов<br />
целей наиболее проста<br />
и удобна для решения практических<br />
задач при многоцелевом<br />
управлении производством.<br />
В методе лексикографической<br />
оптимизации предполагается, что<br />
частные критерии, составляющие<br />
векторный критерий, могут быть<br />
упорядочены на основе отношения<br />
абсолютной предпочтительности.<br />
При этом критерии нумеруются<br />
так, что наиболее важному<br />
из них соответствует номер 1.<br />
Тогда на первом шаге выбирается<br />
множество альтернатив,<br />
имеющих наилучшие оценки<br />
по первому критерию. Затем, на<br />
втором шаге, выбирается множество,<br />
имеющее наилучшие оценки<br />
по второму критерию и так далее,<br />
пока не будет выявлена лучшая<br />
альтернатива.<br />
Корма для расчета рациона<br />
Рисунок 2<br />
Поиск минимума второго локального критерия в первом<br />
множестве альтернатив<br />
Рисунок 1
Change language