Эвристический алгоритм оптимизации выполнения комплекса механизированных работ в полеводстве в условиях цифровизации

   В современных условиях обеспечение конкурентоспособности сельскохозяйственного производства невозможно без точной и научно обоснованной системы его организации, неотъемлемым элементом является планирование выполнения механизированных агротехнических работ. Модели оптимизации использования машинно-тракторного парка предприятия в полеводстве основаны на математическом аппарате линейного программирования и сильно упрощают действительность. В данном исследовании рассмотрена возможность применения нелинейных моделей к решению задачи оптимального планирования проведения весенне-полевых работ. Особое внимание уделено эвристическому алгоритму получения начального опорного плана, близкого к оптимальному, и целочисленного решения. Приведен пример расчетов по предлагаемой методике для конкретного агропромышленного предприятия. Описанный эвристический алгоритм может быть успешно применен на практике в оперативно-производственном планировании использования машинно-тракторного парка в полеводстве.

1. Ленский, А. В. Организационно-экономические основы развития машинно-технологических станций в АПК Республики Беларусь : автореф. дис. … канд. экон. наук: 08. 00. 05 / А. В. Ленский ; Гос. науч. учреждение «Ин-т аграр. экономики Нац. акад. наук Беларуси». – Минск, 2003. – 20 с.

2. Сайганов, А. С. Предпосылки и перспективы создания и функционирования машинно-технологических станций в Беларуси / А. С. Сайганов // Экономические проблемы агропромышленного комплекса : науч. тр. Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 15–16 окт. 1998 г. – Минск, 1999. – С. 257–261.

3. Сайганов, А. С. Механизм формирования и регулирования рынка производственно-технических услуг в районном звене АПК : монография / А. С. Сайганов, М. И. Белько; Акад. аграр. наук Респ. Беларусь, Белорус. науч.-исслед. ин-т экономики и информ. АПК. – Минск, 1998. – 53 с.

4. Новые подходы к разработке методики определения нормативов потребности в сельскохозяйственной технике [Оптимизация состава МТП Белоруссии] / A. В. Новиков [и др.] // Агропанорама. – 2019. – № 3. – С. 10–13.

5. Методики определения показателей состава и использования машинно-тракторного парка сельскохозяйственного предприятия / А. В. Новиков [и др.] // Современные проблемы освоения новой техники, технологий, организации технического сервиса в АПК : материалы Междунар. науч.-прак. конф., Минск, 6–7 июня 2019 г. – Минск: Белорус. гос. аграр. техн. ун-т, 2019. – С. 222–230.

6. Бойков, В. А. О применении жадных алгоритмов в некоторых задачах дискретной математики / В. А. Бойков // Програм. продукты и системы. – 2019. – № 1. – С. 55–62.

7. Топка, В. В. Жадный алгоритм в календарном планировании инновационных проектов / В. В. Топка, А. Д. Цвиркун, Е. В. Юркевич // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2016) : тр. 9-й Междунар. конф., М., 3–5 окт. 2016 г.: в 2 т. – М.: Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова РАН, 2016. – Т. 1. – С. 216–227.

8. Клишина, Ю. С. Решение оптимизационных задач на основе онтологий и нейросетей / Ю. С. Клишина, П. А. Колпаков, В. А. Мохов // Применение и развитие нейросетевого моделирования для решения фундаментальных задач в науке и технике : материалы Междунар. молодеж. науч.-практ. конф., Новочеркасск, 3–4 дек. 2018 г. – Новочеркасск: Лик, 2018. – С. 27–30.

9. Нейросетевое управление ресурсами в структурном подразделении предприятия / Е. В. Долгова [и др.] // Приборы и системы. Упр., контроль, диагностика. – 2006. – № 7. – С. 61–66.

10. Ефремов, А. Проблемные аспекты определения технико-экономических показателей машинно-тракторного парка сельскохозяйственного предприятия / А. Ефремов // Аграр. экономика. – 2016. – № 4. – С. 39–43.

11. Тихонова, А. В. Системный подход к анализу больших данных АПК с использованием методов Data Science / А. В. Тихонова, А. И. Сидоров // Цифровые технологии анализа данных в сельском хозяйстве. – М.: Науч. консультант, 2022. – С. 179–210.

12. Лукина, И. В. Использование больших данных в АПК / И. В. Лукина, Н. Н. Белова, Т. П. Виеру // Перспективы развития механизации, электрификации и автоматизации сельскохозяйственного производства : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф., Чебоксары, 25 февр. 2022 г. – Чебоксары: Чуваш. гос. аграр. ун-т, 2022. – С. 415–420.

13. Ефремов, А. Обзор тенденций цифровой трансформации сельскохозяйственного производства / А. Ефремов, И. Ковалев // Аграр. экономика. – 2023. – № 1. – С. 50–57.