Planning algorithm for efficient and sustainable crop production

Resumen

El proceso de producción agrícola está asociado con un complejo de factores de diferente naturaleza: sistémicos, tecnológicos, biológicos, socioeconómicos, climáticos, reproductivos, ambientales. Todos ellos influyen en el tamaño y la estabilidad de los resultados económicos y financieros. Existe un nivel umbral de complejidad de gestión empresarial, cuyo exceso motiva a los agronegocios a cambiar a métodos computarizados. La gestión de una empresa agrícola debe basarse en resultados de planificación, actualizados en un modo continuo. Al desarrollar el plan anual, es necesario tener en cuenta mucha información heterogénea y tender a la solución óptima: el logro de los indicadores objetivo con el gasto mínimo de recursos. Como base del sistema óptimo de planificación anual, el artículo propone un modelo económico-matemático para optimizar la producción y la estructura industrial de una empresa agrícola, que incluye los siguientes módulos: evaluación de los parámetros de las funciones de producción de rendimiento en función del historial de campo, la formación de un plan de aplicación de fertilizantes con justificación de niveles de rendimiento económicamente factibles, resolviendo el problema de optimizar la estructura sectorial de la producción de cultivos, teniendo en cuenta la influencia de la cosecha en la rotación de cultivos. El algoritmo para encontrar una estructura de producción efectiva y estable bajo diversas combinaciones de condiciones ambientales implementa la siguiente secuencia de procedimientos: generación de combinaciones de parámetros del modelo económico-matemático; obtener la solución óptima para cada combinación de estos parámetros; evaluación de la expectativa matemática del criterio de eficiencia y la varianza para cada solución óptima en una variedad de combinaciones de parámetros; elección de una solución altamente efectiva con una baja dispersión de esta eficiencia. Para implementar este algoritmo, se utiliza el método de experimentos de simulación en el espacio de los parámetros del sistema. La solución óptima se elige minimizando la distancia al "punto ideal" (máxima eficiencia, mínima dispersión).