Heuristic algorithm for optimizing the implementation of a complex of mechanized works in field farming in conditions of digitalization

   In modern conditions, ensuring the competitiveness of agricultural production is impossible without an accurate and scientifically based system of organization of production, an integral element is planning the implementation of mechanized agricultural technical work. Models for optimizing the use of the enterprise’s machine and tractor fleet in field farming are based on the mathematical apparatus of linear programming and greatly simplify reality. This study considers the possibility of using nonlinear models to solve the problem of optimal planning of spring-field work.
Particular attention is paid to the heuristic algorithm for obtaining an initial reference plan, close to the optimal, and an integer solution. An example of calculations according to the proposed method for a specific agroindustrial enterprise is given. The described heuristic algorithm can be successfully applied in practice in operational-production planning of the use of the available machine-tractor fleet in field farming.

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.