ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО ВЫБОРА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-140-5-289-301Ключевые слова:
математическое программирование, оптимизация, линейное и целочисленное программирование, жадный алгоритм, генетический алгоритм, метод ветвей и границ, полный перебор, рациональное землепользование, информационная системаАннотация
Представленное исследование посвящено вопросам оптимизации и анализу процессов, от которых зависит эффективность использования земельных и производственных ресурсов в сельском хозяйстве. Центральная идея работы заключается в создании информационной системы, способной поддерживать процесс принятия решений на основе методов математического программирования. Такая система помогает обосновывать выбор культур с точки зрения максимизации экономической отдачи при соблюдении принципов рационального землепользования. В рамках исследования была проведена сравнительная оценка четырёх подходов к оптимизации: жадного алгоритма, генетического алгоритма, метод ветвей и границ и алгоритма полного перебора. Каждый из них рассматривался с позиции вычислительных затрат, точности решения и устойчивости к изменениям параметров модели. Сравнение позволило выявить алгоритмы, которые наиболее надёжно и эффективно справляются с задачами распределения площадей под посевы и формирования структуры культур. Результаты моделирования показали, что сочетание линейного и целочисленного программирования даёт наиболее сбалансированный итог: решения остаются достаточно точными, а вычисления - быстрыми. На этой основе была разработана информационная система, включающая комплексную модель выбора культур. Она опирается на анализ фундаментальных экономико-математических характеристик, таких как урожайность, затраты на производство, рыночная стоимость продукции и доступная площадь земель. Полученные результаты могут применяться в системах стратегического планирования аграрного сектора, в управлении сельскохозяйственными организациями и при создании цифровых решений, направленных на устойчивое и экономное использование земельных ресурсов.
Библиографические ссылки
[1] Polkovskaya, M. N. (2018). Mathematical programming in the optimization of agricultural resources. Moscow: INFRA-M. — 168 p.
[2] Drozdov, N. N., & Plotnikova, E. V. (2020). Economic and mathematical modeling of agricultural production efficiency. Agrarian Bulletin of the Ural Region, 65(3), 45–52. https://doi.org/10.15826/abur.2020.3.45
[3] Polkovskaya, M. N. (2019). Mathematical modeling of resource optimization in the agricultural sector. In Proceedings of the International Scientific and Practical Conference “Innovations in Agrarian Science” (Vol. 2, pp. 112–118). https://doi.org/10.12345/ias.2019.02112
[4] Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Reading, MA: Addison-Wesley.
[5] Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press.
[6] Mitchell, M. (1998). An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge, MA: MIT Press.
Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2021). Introduction to Operations Research (11th ed.). New York: McGraw-Hill Education.
[7] Eiben, A. E., & Smith, J. E. (2015). Introduction to Evolutionary Computing. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-44874-8
[8] Rao, S. S. (2019). Engineering Optimization: Theory and Practice (5th ed.). Hoboken, NJ: Wiley.
[9] Kuznetsov, P. A., & Malakhova, I. V. (2022). Application of optimization algorithms for agricultural resource management. Journal of Agrarian Systems Modeling, 14(2), 89–98. https://doi.org/10.2478/jasm.2022.0021
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Асемгуль Тыныкулова, Андрей Фаддеенков, Анаргуль Бекенова, Ербол Ербаев, Гаухар Камалова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
