Научная статья на тему 'Изучение оптимизации структуры посевных площадей с учетом севооборотов'

Изучение оптимизации структуры посевных площадей с учетом севооборотов Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
350
85
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
СЕВООБОРОТ / ПОЛЕ СЕВООБОРОТА / СТРУКТУРА ПОСЕВНЫХ ПЛОЩАДЕЙ / ВВОД СЕВООБОРОТА / ДОЛЯ КУЛЬТУРЫ В СЕВООБОРОТЕ / НАИЛУЧШИЕ ПРЕДШЕСТВЕННИКИ / МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Селюкова Г. П., Селюкова С. А.

Последовательное изучения задач по оптимизации системы севооборотов, структуры посевных площадей с учетом севооборотов и перехода к запроектированному севообороту, позволяет студентам агрономических направлений более глубоко изучить профессиональные задачи и легко овладеть математическими методами оптимизации.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Изучение оптимизации структуры посевных площадей с учетом севооборотов»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-4/2016 ISSN 2410-6070_

УДК 372.863

Г.П. Селюкова

к.с.-х.н., доцент кафедры «Математики и информатики» Государственный аграрный университет Северного Зауралья

С.А. Селюкова

старший преподаватель кафедры «Математики и информатики» Государственный аграрный университет Северного Зауралья,

г. Тюмень, Российская Федерация

ИЗУЧЕНИЕ ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ ПОСЕВНЫХ ПЛОЩАДЕЙ С УЧЕТОМ СЕВООБОРОТОВ

Аннотация

Последовательное изучения задач по оптимизации системы севооборотов, структуры посевных площадей с учетом севооборотов и перехода к запроектированному севообороту, позволяет студентам агрономических направлений более глубоко изучить профессиональные задачи и легко овладеть математическими методами оптимизации.

Ключевые слова

Севооборот, поле севооборота, структура посевных площадей, ввод севооборота, доля культуры в севообороте, наилучшие предшественники, методы решения задач линейного программирования.

Использование научно обоснованных севооборотов в сельском хозяйстве не теряет своей актуальности. Наряду с полевыми исследованиями и опытами все большее место занимают математические методы, а именно экономико-математическое моделирование. Задачи оптимизации структуры посевных площадей, проектирования системы севооборотов изучены и математиками, и агрономами [1, с.519].

Изучение вопроса о севооборотах заключается не только в овладении математическим методами, а также в более глубоком понимании таких понятий как севооборот, поле севооборота, ввод севооборота, доля культур в севообороте, оптимизация структуры посевных площадей с учетом севооборотов.

Для освоения алгоритмов постановки задачи, построения развернутой экономико-математической модели, решения задачи симплексным, графическим и распределительным методом, решения с помощью MS Excel, анализа оптимального решения и его устойчивости, рассматриваются несколько задач с 3-4 переменными и ограничениями [2, с.64].

Затем студентам предлагаются профессиональные задачи. Первой изучается задача проектирования системы севооборотов [1, с.524]. Изучив один пример, студенты решают индивидуальные варианты, в которых требуется произвести расчеты выхода продукции с учетом доли каждой культуры в севообороте, вынос гумуса, расход ресурсов и выполнение планов производства. В итоге определяют севообороты, которые целесообразно использовать в данном хозяйстве.

Следующим этапом рассматривается задача оптимизации структуры посевных площадей с учетом севооборотов [3, с. 170]. Студенты на своих вариантах разрабатывают развернутую экономико-математическую модель с различным количеством севооборотов разной структуры. Накладывают ограничения на отдельные культуры и севообороты, строят ограничения для получения продукции и кормов, вычисляют выход товарной продукции, кормов, материально-денежные затраты. Получив оптимальное решение и сформировав отчет по устойчивости, оценивают эффективность ресурсов и изменяют их количество, изменяют планы производства, ставят цель добиться других результатов и решают каким путем это сделать.

На третьем этапе изучается задача перехода к запроектированному севообороту, которая решается по типу транспортной задачи в несколько этапов [1, с.533]. Рассматривается подготовка исходной информации для первой оптимизации, то есть сокращение модели за счет исключения некоторых участков предшественников на которых однозначно может следовать определенная культура, некоторые поля уже могут быть включены в севооборот и исключены из модели, что приводит к сокращению модели.

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-4/2016 ISSN 2410-6070_

Корректировка проводится с учетом балльной оценки предшественников, чтобы сумма баллов не уменьшалась. Определяются планы размещения культур исходя из того, какие поля включены в севооборот в текущем году.

Благодаря тому, что транспортная задача может иметь множество оптимальных решений, студентам предлагается индивидуальный набор исходной информации и анализ оптимального решения, полученного различным количеством проведения оптимизации на основе предыдущего оптимального решения. Это позволяет работать над одной задачей, но с различных исходных точек. В результате за несколько этапов можно прийти ко вводу севооборота и оценить рассматриваемые варианты. Студенты учатся корректировать полученные решения с учетом наилучших предшественников.

В результате такой организации учебного процесса профессиональные знания агроном становятся более осмысленными, что позволяет решать не просто набор уравнений и неравенств, а ограничения, которые для студентов имеют смысловое значение. Попутно развивается более глубокое понимание математического аппарата и алгоритма анализа полученного решения и его устойчивости. Список использованной литературы:

1. Волков С. Н. Землеустройство. Экономико-математические методы и модели. Т. 4. — М.: Колос, 2001. — 691 с.

2. Исследование операций в экономике: Учебное пособие для вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко, И. М. Тришин. М. Н. Фридман; под ред. проф. Н. Ш. Кремера. — М.: ЮНИТИ — 2004. — 407 с.

3. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / Гатаулин А. М., Гаврилов Г. В., Сорокина Т. М. и др.; Под ред. А. М. Гатаулина. — СПБ.: ООО «ИТК ГРАНИТ», 2009. — 432 с.

© Селюкова Г.П., Селюкова С.А., 2016

УДК 372.863

Г.П. Селюкова

к.с.-х.н., доцент кафедры «Математики и информатики» Государственный аграрный университет Северного Зауралья

С.А. Селюкова

старший преподаватель кафедры «Математики и информатики» Государственный аграрный университет Северного Зауралья,

г. Тюмень, Российская Федерация

ИЗУЧЕНИЕ ОПТИМИЗАЦИИ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ОСВОЕНИЮ И ИНТЕНСИФИКАЦИИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ

Аннотация

Изучение профессиональных задач оптимизации трансформации угодий, оптимизации мероприятий по интенсификации использования земель, оптимизации противоэрозионных мероприятий, позволяет студентам агрономических направлений более глубоко понять специфику задач и уверенно овладеть математическими методами оптимизации.

Ключевые слова

Трансформация угодий, орошение и осушение, элитные и сортовые семена, дозы внесения удобрений и средств защиты, методы решения задач линейного программирования, анализ оптимального решения и его устойчивости.

Мероприятия по освоению и интенсификации использования земель позволяет трансформировать различные угодья в сельскохозяйственные, проводить осушение болот, расчищать земли от кустарников, убирать камни, известковать, использовать научно-обоснованные нормы внесения органических и минеральных удобрений, средств защиты от вредителей и грызунов, элитные и сортовые семена, обеспечивающие повышение урожайности сельскохозяйственных культур с сохранением и

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.