Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Материалы для работы Оптимізація розподілу мінеральних добрив

Оптимізація розподілу мінеральних добрив
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 

Оптимізація розподілу мінеральних добрив

Ефективне використання ресурсів одним з головних вва-жаються добрива)- ключова задача системи підтримки прийн-яття рішень, в тому числі і у разі проектування ефективних те-хнологічних схем.
Визначення доз мінеральних добрив відповідає на питання "скільки"?, але не вирішує задачі "як"?. Тому, розширюючи мо-жливості підсистеми "Родючисть" , зокрема задачі “Добрива” доцільним буде розглянути  два  підходи до вирішення питання розподілу таких ресурсів.
Зауважимо, при цьому, що існуючі методи вирішення цієї задачі можна поділити на два напрями: отримати аналітичне рішення, яке оптимiзує результат і рішення в основі яких пок-ладені емпiрико-статистичні методи [153,78,83]. Останні, як правило, мають регіональні значення. Алгоритм реалізації цих підходів зорієнтовано на ситуацію, якщо розрахунки потреби в добривах показують перевищення над наявністю чи можливіс-тю придбати, тоді потреба знижується до наявної кількості.
Алгоритм реалізує слідуючи функції:
- пошук і вибір необхідних даних за рівнем урожаю, пло-щам зайнятим конкретними культурами, нормативам видатку добрив і розрахованим потребам;
- розподіл існуючих добрив за  елементами живлення;
- розрахунок доз у відповідності з наявністю добрив;
- коректування урожайності, що планується у відповіднос-ті з обчисленими дозами;
- розрахунок валового виходу продукції після коректуван-ня.
Для розподілу добрив на основі нормативів використову-ється таблиця коефіцієнтів зниження обсягу добрив. Дози ви-значаються як частка із всієї кількості існуючих добрив необ-хідних для конкретної культури. Врожайність, що планується, розраховується як різниця між величиною, що можлива у разі достатньої кількості добрив і величиною зниження приросту в зв'язку з зменшенням доз добрив. Показник зменшення прирос-ту визначається по нормативам витрат добрив з урахуванням частки участі добрив в прирощенні урожаю.
Розрахунки проводяться в такій послідовності :
1.Визначається коефіцієнт зниження обсягів розрахованої потреби в добривах у розтині культур, підтипів грунтів і  еле-ментів живлення. Вхідною інформацією для визначення коефі-цієнтів - Хj можуть бути відомі таблиці ВІДА - T (m, , i, j), де m - індекс етапу зниження (m = 1, ..., 4). Крім того, враховуєть-ся різниця між сумарною потребою в добривах за  елементами живлення - Pji i наявністю добрив - Fi:
ДFi = Рji - Fi.  
Процес розрахунків зниження обсягів включає 4 етапи.
1.1. Всі Xj дорівнюються 0. При переході до наступного етапу у вигляді початкових значень Xj приймаються їх значен-ня на попередніх етапах. На кожному етапі з таблиці - T(m, , i, j) відбираються максимальні для поточного етапу значення (A = max) і це значення привласнюється відповідному коефіцієнту - Yij.
1.2. Розраховується зниження загальної потреби в даному елементі живлення як:  PcНi =  .   
1.3. Винайдені значення PcНi порівнюються з ДFi. Якщо PcНiДFi, то розрахунки Xj скінчити, а решту К = PcНi - ДFi  розподілити на останню культуру, яка аналізується. Інак-ше – із стовпця T(m, , i, j), відповідному поточному етапу зниження, вибирається наступний з "A" по величині елемент, привласнюється відповідний коефіцієнт Xj i процедуру розра-хунку повторити. Якщо на даному "m"-му етапі виконання умо-ви PcНi  ДFi не досягнуто, то реалізується (m+1) етап зни-ження. При виконанні зазначених умов - перехід до наступного кроку.
1.4. Розрахунок зниження обсягів добрив по культурах і типах грунтів - PFji : PFji  = (1- Xj)• Pji.    
2. Розрахунок скоректованих значень прирощення урожаю PR1j: PR1j = PRj - P1j,    
де PR1j-зниження прирощення:
 ,
де FKij - коефіцієнт участі i-го елементу живлення під j-у культуру в загальному прирості урожаю. Визначається цей по-казник у разі відсутністі нормативних даних експертно.
3. Розрахунок планових урожаїв:  Ур1j = Уфj + Pr1j.  
4. Розрахунок доз добрив:   Д1ji = PFji/Рsj.  
5. Розрахунок валових зборів продукції: B1j = УР1jРsj.  
6. Видавання вихідних документів.
З створенням наведених алгоритмів, межі використання нормативів відносно методу і практики застосування добрив значно розширюються. Результати програмної реалізації алго-ритмів у разі наявності достатнього інформаційного забезпе-чення, надаються у розпорядження фахівців АПК як науково-обгрунтований засіб планування добрив на регіональному і го-сподарсько-фермерському рівні. Стає реальною можливість ре-гулювання родючості грунтів у регіональному масштабі.
Оптимізаційний підхід до розподілу добрив може бути ре-алізовано також на рівні “сівозміна – господарство”, що дозво-ляє прийняти найкраще з можливих рішень стосовно викорис-тання елементів живлення в умовах обмеження ресурсних спроможностей.
З математичної точки зору йдеться щодо дослідження спе-ціального класу задач, в яких відшукується екстремум (макси-мум або мінімум) функції мети. При цьому, область оптималь-ного рішення обмежена певними умовами, що записуються у вигляді рівнянь і нерівностей. В загально-описовому вигляді наша задача оптимізації може бути представлена таким чином: потрібно знайти значення "n" змінних (X1, X2, ..., Xn), що задо-вольняють умовам qi(X1, X2, ..., Xn) ,bi i мінімізують або мак-симізують функцію Zext=f (X1, X2, ..., Xn),
де qi(X1, X2, ..., Xn) і f(X1, X2, ..., Xn) - функції певного виду від змінних X1, X2, ..., Xn;
bi - обсяг ресурсів і інших обмежень;
Zext -умовне позначення функції мети.
Інакше, прийнявши якийсь критерій оптимiзацiї Qi моделі F (У), вплив керуючих факторів У на Q, можна виявити опти-мальне рішення –  ,
де Ω - область, в межах якої виконуються обмеження. Рі-шення задачі оптимальне, якщо значення функції мети досягає мінімального або максимального значення. При цьому, можли-во порівняння деяких рішень за їх перевагами і вибір найкра-щого.
Підхід вважається традиційним в системах вироблення планових рішень, але використовується не завжди і з різною ефективністю в залежності від постанови задачі і специфіки ін-формаційного забезпечення. Тому обумовимо особливості ви-користання даного засобу в контексті наведеного матеріалу.
На етапі створення моделі проектування може ставитись задача вибору показників ефективності використання добрив. Такими показниками, наприклад, можуть бути рентабельність, окупність, приріст урожаю.
Найбільш місткими, на наш погляд, і більш конкретними є показники окупності і прирощення урожаю від добрив. Заува-жимо, що в разі вибору показника рентабельності, з'являється необхідність використання в моделі інтегрального показника. У разі  позначення цього показника в грошовому вимірі, в умовах значних коливань цін користувачеві буде важко використову-вати такий показник у вигляді вхідного параметру. Отже, кри-терій у грошовому вимірі невиправдано ускладнює модель і її програмну реалізацію. Крім того, вибір критеріїв оптимальності у вигляді показника окупності добрив і приросту урожаю, хоча відносно і спрощений, але більш надійний за ознакою доступ-ності і достатності в розпорядженні користувача необхідної ін-формації.
В формальному запису модель буде мати вигляд:
F= fі (Xj)  max при умовах  відповідністі між потре-бою в добривах і наявністю:

 Sі Xі   Уj Kj, Sj0, Xj 0,                                    (6.4),
де F- функція мети ефективності в кормових чи зернових одиницях, показує вплив мінеральних добрив на ефективність;
 f(Xj) - функція, що показує вплив добрив на F;
Xj - дози мінеральних добрив, кг/га д.р.;
Sj – площа, що займається j-ою культурою, га;
n-кількість культур у сівозміні;
Уj - кількість i-го виду мінеральних добрив, кг д.р.;
Ki - коефіцієнт перерахунку туків в діючу речовину;
m - кількість існуючих видів мінеральних добрив.
Визначимо, якщо попередній аналіз показує, що функція f(Xi) криволінійна, то задача вирішується засобом нелінійного програмування. Реалізація такого підходу вимагає досить скла-дного алгоритму. Більш технологічним з точки зору реалізації задачі в системі СПТР, є  засіб динамічного програмування [154,155,22]. В цьому випадку рішення задачі відбувається в декілька етапів і на кожному розглядається ефективність доб-рив під чергову культуру. Внаслідок маємо "n" етапів з описом ситуації розподілу існуючої кількості добрив.
Так, для однієї культури це можна записати у вигляді ре-курентного співвідношення Беллмана [21,22]:  
f1(X1) = max [f1(X1S1)],                                               (6.5)
0  X1  УjKj - для першої культури; f2(X2) = max [f2(X2S2)+f1(X1S1-X2S2)], 0X2 УjKj -для другої культури. 
У загальному вигляді: f(n-1)(X)=max[f(n-1)(Xn-1Sn-1)+f(n-2)(X-(Xn-1•Sn-1))], якщо виконується умова 0  X  УjKj,                 (6.6)
В (6.6) функції fn-2 означають максимальні значення окуп-ності, або прирощення урожаю у разі розподілу Х кг д.р. доб-рив між "n" культурами. Величина XiSi повинна бути кратною 20 (найменша доза добрив) на найменшу площу, що зайнята культурою. Для рішення рівнянь (6.4), (6.5) необхідно кількісно означити функцію ефективності – F. Результат аналізу рівнянь регресії, що описували зв’язки в системі “добрива-рослини” надає можливість встановити, що більшість функцій f(Xi) має криволінійний характер [177]:
f(Xi)= (-аX2i+bXi) , Xi [0,Ximax],                                        (6.7)
В (6.7) "a" і "b" - коефіцієнти рівнянь регресії, що залежать від виду (сорту) культури, умов вирощування; Ximax максималь-на доза мінеральних добрив, що відповідає найбільшої окупно-сті або приросту.
У мовному виразі алгоритм має таку послідовність дій:
1. Визначення наявної кількості добрив Ф = ( Kj • Уj)100, кг діючої речовини.
2. Виділення критеріїв оптимізації: окупність, приріст.
3. Визначаються культури, площі, властивості грунтів (ме-ханічний склад, тип), попередник, норма органічних добрив.
4. По кожній культурі сівозміни визначаються залежності:
fі (Xі) = [(-aі •X2і +bі •Xі)]•K1 •K2 •K3 •Sj •K4,                        (6.8),
де Xi - норма добрив; aі, bі - коефіцієнти і параметри рів-нянь регресії, що описують зв'язок урожаю з дозами добрив; К1, К2, К3 - коефіцієнти впливу на функцію ефективності добрив відповідно, гранулометричного складу грунтів, попередника, змиву; К4-коефіцієнт перерахунку урожаю в кормові одиниці.
5. Пошук культури, що займає мінімум площі - Smin.
6. Знайдена Smin помножується на 20. Добуток дає Xj – крок для заміни Хі в функції виду (6.5).
7. Створюється база даних для вияву впливу доз добрив на функцію ефективності кожної культури з кроком Xj. Розраху-нок і заповнення бази даних робляться з такими обмеженнями:
Якщо nKі •Xі/Sі 20, то fі(Xі) = 0; якщо fі(Xі)k+1 fі(Xі)k, fі(Xі)k+1=0,
де nKі - розмір кроку розрахунків; k - номер кроку розра-хунку.
8.Відбувається безпосередній розрахунок за рівнянням (6.8).
На першому етапі проводиться пошук найбільш ефектив-ного варіанту розподілу добрив між першою і другою культу-рами:
 
 і так далі доки nКI •X = Ф.
Для кожного варіанту пошуку визначається найбільша ве-личина f1, 2 і відшукується, якому співвідношенню добрив по культурам ця функція відповідає. Результати запам’ятовуються.
9. Процедура виконується для третьої культури:
 =
 =
і так далі для всіх культур.
10. Для останньої культури технологія пошуку кращого варіанту розподілу реалізується тільки для дози добрив, що ві-дповідає наявному обсягу. Варіант розподілу, який відповідає найбільшому значенню функції мети і є оптимальним рішен-ням.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить