DOI 10.17586/0021-3454-2022-65-11-818-825
УДК 004
МОДЕЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ЗАГОТОВКИ КОРМОВ
СПбФИЦ РАН, СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании;
Кулаков А. Ю.
СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; аспирант
Читать статью полностью
Аннотация. Заготовка кормов из трав рассматривается как сложный технико-технологический процесс. Конечный продукт, в данном случае заготовка силоса, может быть получен с использованием разных вариантов технологий кормопроизводства. Представлен подход к выбору наиболее приемлемого варианта технологий и планов производства кормов из трав на основе логико-динамических и нечетко-возможностных моделей. Разработанный комплекс моделей и алгоритмов позволяет с системно-кибернетических позиций описать и исследовать существующие взаимосвязанные многоэтапные процессы производства кормов из трав при переводе объекта управления (сельскохозяйственного предприятия, производящего корма) из заданного исходного состояния в заданное конечное в зависимости от конкретных сценариев изменения внешних условий. В качестве основных внешних условий рассматриваются факторы, связанные с агробиологическими, временными, климатическими, экономическими и организационными ограничениями. Для решения задач предложены нечетко-возможностные модели оценивания урожайности кормовых угодий и качества выращенной кормовой массы. При анализе эффективности процессов кормопроизводства важным вопросом является многокритериальное оценивание качества, а также соответствующих программ проактивного управления процессом заготовки силоса с учетом следующих показателей: своевременности выполнения операций при различных условиях, степени равномерности использования ресурсов и общего времени заготовки кормов из трав. Предложены оригинальный математический анализ рассматриваемых процессов и алгоритмы решения задач прогнозирования и планирования заготовки кормов.
Ключевые слова: модельно-алгоритмическое обеспечение, логико-динамические модели, нечетко-возможностный подход, экспертные знания, проактивное управление, проактивное планирование, кормопроизводство
Список литературы:
Список литературы:
- Вартанова М. Л., Дробот Е. В. Перспективы цифровизации сельского хозяйства как приоритетного направления импортозамещения // Экономические отношения. 2018. Т. 8, № 1.
- Валге А. М., Еремин М. А,. Сухопаров А. И. Методика моделирования технологического процесса заготовки кормов из трав // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства: Теоретический и научно-практический журнал. 2018. № 4, вып. 97. С. 115—126.
- Тихомиров И. А., Скоркин В. К., Аксенова В. П., Андрюхина О. Л. Повышение эффективности производства продукции молочного и мясного скотоводства на основе совершенствования технологии кормления // Вестн. ВНИИМЖ. 2017. №1(25). С. 70—77.
- Popov V. D., Spesivtsev A. V., Sukhoparov A. I., Spesivtsev V. A. Convolution of multi-criteria expert estimates in a context of uncertainty // Proc. of the 20th IEEE Intern. Conf. on Soft Computing and Measurements. 2017. P. 203—206.
- Popov V., Spesivtsev A., Sukhoparov A., Spesivtsev V. Fuzzy-multiple models of formalization of soil resources in formation of system for controlling processes of feed production from grasses // Proc. 19th Intern. Sci. Conf. „Engineering for Rural Development“, Jelgava, Latvia, May 20—22, 2020. P. 773—777.
- Башилов А. М., Королев В. А., Арженовский А. Г., Глобин А. Н., Глечикова Н. А. Проактивное моделирование динамической сложности агротехноценозов // Вестн. аграрной науки Дона. 2020. № 3 (51). С. 45—53.
- Marino R., Tomei P. Robust adaptive state-feedback tracking for nonlinear systems // IEEE Trans. Automat. Contr. 1998. Vol. 43. P. 84—89. DOI:10.1109/9.654892.
- Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Теоретические и технологические основы концепции проактивного мониторинга и управления сложными объектами // Изв. ЮФУ. Технические науки. 2015. № 1 (162). С. 162—174.
- Sokolov B. V., Pavlov A. N., Potriasaev S. A., Zakharov V. V. Methodology and Technologies of the Complex Objects Proactive Intellectual Situational Management and Control in Emergencies // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. 1156 AISC. P. 234—243.
- Захаров В. В. Программно-математическое обеспечение процесса модернизации сложных объектов // Изв. вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63, № 11. С. 975—984.
- Sokolov B. V., Potriasaev S. A., Yusupov R. M. Proactive Management of Information Processes in the Industrial Internet // Journal of Physics: Conf. Series. 2021. N 1864 (1). P. 012—007.
- Gnidenko A.S., Vladislav S.A., Sokolov B.V., Potriasaev S.A. Methodology and integrated modeling technologies for synthesis of cyber-physical production systems modernization programs and plans // IFAC-PapersOnLine. 2019. Vol. 52. P. 642—647.
- Sokolov B. V., Verzilin D. N., Zaychik E. M. Models and an Algorithm for Multi-Criteria Synthesis of Control Technologies Managing Information Systems of Virtual Enterprises // Proc. 22nd European Conf. on Modelling and Simulation. 2008. DOI:10.7148/2008-0048.
- Спесивцев А. В., Сухопаров А. И., Спесивцев В. А., Семенов А. И. Многофактоная свертка экспертной информации при оценивании сельскохозяйственных технологий на основе явных и неявных экспертных знаний // Мягкие измерения и вычисления. 2021. № 7. С. 23—32.
- Drozdov A. V., Spesivtsev A. V. Formalization of expert information in the logical-linguistic description of complex systems // Journal of Computer and Systems Sciences Intern. 1995. N 33(4). P. 76—83.
- Спесивцев А. В. Мягкие измерения и мягкие вычисления при моделировании состояния сложных объектов на базе экспертных знаний // Управление в условиях неопределенности: Монография / Под общ. ред. С. В. Прокопчиной. СПб: Изд-во СПбГЭТУ „ЛЭТИ“, 2017. С. 217—263.