Продуктивность коров в стойловый период с применением методов математического моделирования

     Большое значение для повышения молочной продуктивности имеет правильная организация пастбищного периода, так как пастбищное содержание скота способствует укреплению у молодняка костяка, развитию мышечной ткани и внутренних органов. Недостаток моциона у взрослых животных ухудшает их воспроизводительные функции, снижает продуктивность.

     На  эффективность работы молочных ферм влияют и способы кормления скота. Одним из самых распространенных и хорошо отработанных способов содержания коров является привязной,  при котором имеется возможность индивидуального кормления, что особенно важно для высокопродуктивных животных [5, с. 26].

     И.А.Минаков и Н.П. Кастронов говорят: «Существуют объективные причины, сдерживающие развитие скотоводства в фермерских хозяйствах. Молочное скотоводство – наиболее сложная отрасль сельскохозяйственного производства, требующая системного подхода. Ее отличают высокая трудоемкость, что обуславливает необходимость внедрения комплексной механизации основных технологических процессов. Сдерживающим фактором также является высокая капиталоемкость отрасли» [6, с. 298].

     Без надлежащего кормления трудно сохранить, а тем более совершенствовать племенные качества животных. Полноценное кормление является необходимым условием для интенсивного использования животных и наиболее полной реализации их генетического потенциала.

     В.Н. Легеза говорит, что создание прочной кормовой базы – это не только увеличение производства и повышение качества кормов разных видов, но, прежде всего внедрение высокоэффективных способов и средств их производства, приготовления, способствующих высокой усвояемости животными питательных веществ, содержащихся в кормах, и обеспечивающих их рациональное использование.

     Кормление влияет на развитие, интенсивность  роста, массу тела и воспроизводительные функции животного. Только при полном обеспечении скота и птицы высококачественными кормами можно успешно развивать интенсивное животноводство.

     Из  всех факторов окружающей среды самое  большое влияние на продуктивность животных оказывает кормление. В структуре себестоимости производства продукции животноводства доля кормов составляет при производстве молока 50-55%.

     В современном животноводстве большое  внимание уделяют обеспечению сбалансированного питания животных. Применяя научно-обоснованные системы кормления, можно повысить продуктивность животных и эффективно использовать корма. В процессе питания составляющие вещества кормов воздействуют на организм животного не изолированно друг от друга, а в комплексе. Сбалансированность составных веществ корма в соответствии с потребностями животного – основной показатель этого комплекса [4, с. 53].

     Минаков И.А. говорит, что при сбалансированном кормлении можно получить в 1,5 раза больше продукции при том же расходе корма, чем при обильном, но не полноценном кормлении. Таким образом, это одно из основных условий рационального использования кормов. Объем потребляемых кормов и их стоимость оказывают также большое влияние на экономическую эффективность животноводства (в частности, на себестоимость продукции).

     По  характеру происхождения различают  три группы кормов: растительные, животные и минеральные. Корма растительного происхождения, в свою очередь подразделяются на четыре группы: концентрированные (зерно и зернопродукты, комбикорма, травяная мука, жмых ит.д.), грубые (сено, сенаж, солома), зеленые (трава пастбищ, зеленая подкормка) и сочные (силос, корнеплоды, картофель, жом и т. д.). К кормам животного происхождения относятся молоко и отходы его переработки (обрат, сыворотка, пахта), мясная, рыбная и мясокостная мука.

     По  объему потребляемых в животноводстве кормов ведущее место принадлежит  растительным: их доля составляет примерно 95%. Источниками их получения является полевое и лугопастбищное кормопроизводство.

     Анализ  показывает, что возможности кормовой базы России отстают от потребностей животноводства. По расчетам оптимальный  расход кормов 3800-4000 к. ед. на голову скота в год, фактический расход кормов на 25-30% ниже расчетного уровня.

     Так к началу ноября 2009 года в сельскохозяйственных организациях обеспеченность скота  кормами в расчете на 1 условную гол. Составила 12,2  ц. к. ед., что на 8,7% ниже, чем на соответствующую дату в 2008 г. Тогда как к началу ноября 2008 г. Обеспеченность кормами в расчете на 1 условную гол. скота составила 13,4 ц. к. ед. – на 1,5% выше, чем в 2007году        [16, с. 71; 17, с. 88].

     Основные  проблемы кормопроизводства – дефицит кормового белка, невысокое качество кормов, и как следствие, их перерасход при скармливании, низкая продуктивность естественных кормовых угодий, большие потери при уборке и хранении, невысокое качество и недостаточное количество кормоуборочной и кормоприготовительной техники. Уровень производства кормов недостаточен для удовлетворения потребностей животноводства.

     Эффективность кормопроизводства – результативность производственной деятельности в отрасли, производство кормов в необходимом количестве и нужного качества при минимальных затратах денежных средств, трудовых и материальных ресурсов [7, с. 402].  

1.2. Математическое моделирование  как средство оптимизации  рационов кормления

     С середины XX в. в самых различных областях человеческой деятельности стали широко применять математические методы и ЭВМ. Возникли такие новые дисциплины, как «математическая экономика», «математическая химия», «математическая лингвистика» и т. д., изучающие математические модели соответствующих объектов и явлений, а также методы исследования этих моделей.

     Математическая  модель - это приближенное описание какого-либо класса явлений или объектов реального мира на языке математики. Основная цель моделирования - исследовать эти объекты и предсказать результаты будущих наблюдений. Однако моделирование - это еще и метод познания окружающего мира, дающий возможность управлять им.

     Математическое  моделирование и связанный с  ним компьютерный эксперимент незаменимы в тех случаях, когда натурный эксперимент невозможен или затруднен по тем или иным причинам. Например, нельзя поставить натуральный эксперимент в истории, чтобы проверить, «что было бы, если бы...» Невозможно проверить правильность той или иной космологической теории. В принципе возможно, но вряд ли разумно, поставить эксперимент по распространению какой-либо болезни, например чумы, или осуществить ядерный взрыв, чтобы изучить его последствия. Однако все это вполне можно сделать на компьютере, построив предварительно математические модели изучаемых явлений [13].

      Сущность  его и состоит в создании такого аналога изучаемых явлений, процессов и предметов, в которых были бы отражены их особенности, внутренние структурные и причинно-следственные взаимосвязи, закономерности и условия развития, а также несуществующие свойств. Использование моделей позволяет: лучше понимать многообразие взаимосвязей и факторов; обосновать причинно-следственные зависимости; изучать функциональные системы, когда натуральный эксперимент приводит к значительным потерям времени и обходится зачастую очень дорого, а иногда и просто нереален в силу непредсказуемости экономических последствий; разрабатывать различные варианты изучаемого производственного процесса в широком диапазоне исходных условий и предложений;  синтезировать на модельном уровне стратегии управления и оценивать целесообразность их реализации на практике.

      В экономике чаще всего используют экономико-математические модели, представляет собой математическое описание изучаемого явления, процесса или объекта. Они более удобны для изучения сложных систем.

      Большой интерес в экономике вызывают оптимизационные модели, представляющие собой сложные системы уравнений и равенств. Такие модели описывают условия нахождения оптимального варианта. Они включают постановку задачи, функцию цели, критерии оптимальности (максимум и минимум) при заданных ограничениях, разработка алгоритма и программы для расчета на ЭВМ, получение исходной информации для моделей, осуществление расчетов в нескольких вариантах и анализ полученных результатов [9, с. 26].

      «Экономико-математическое моделирование» представляет собой одну из фундаментальных математических дисциплин, стремящихся приоткрыть занавес над устройством внутренних механизмов сложных экономических систем. Ее цель – количественная оценка экономических процессов, протекающих в рамках исследований экономической системы.

      Математическое  моделирование как количественный инструментарий исследователя по сути своей принадлежит не только математике – оно имеет самостоятельное  значение, и моделирование политической сферы являют собой наглядный пример математической идеи в научных исследованиях [1, 13].

     Проникновение математики в экономическую науку  связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была "повинна" математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат все же в природе экономических процессов и в специфике экономической науки.

     Уже длительное время главным тормозом практического применения математического  моделирования в экономике является наполнение разработанных моделей конкретной и качественной информацией. Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей. С другой стороны, исследования по моделированию экономики выдвигают новые требования к системе информации.

     Математические  методы, основанные на математическом моделировании, все шире применяются в промышленно-экономических исследованиях, в частности, в операционных исследованиях.

     Операционные  исследования являются методом выработки количественно обоснованных рекомендаций по принятию управленческих решений. Описание всякой задачи операционных исследований включает в себя задание факторов решения, которые являются численными переменными, налагаемых на них ограничений (отражающих ограниченность ресурсов) и системы целей.

     Всякая  система факторов решения, удовлетворяющих  всем ограничениям, называется допустимым решением. Каждой из целей соответствует целевая функция, заданная на множестве допустимых решений, значения которых выражают меру осуществления цели.

     Сущность  задачи операционных исследований состоит  в нахождении наиболее целесообразных, оптимальных решений. Поэтому задачи операционных исследований обычно называются оптимизационными.

     Экономико-математическое моделирование, как правило, опирается на методы линейного программирования. Линейное программированием  называется нахождение оптимального плана в задачах имеющих линейную структуру. Для решения задач  линейного программирования, как правило, используется симплекс метод, кот в общем виде заключается в том, что при помощи последовательных итерационных процедур находится решение задачи, удовлетворяющее условию оптимальности.

     В общем случае, доля решения подобных задач необходимо пройти следующие  этапы:

1. Выяснение экономической сущности задач и  нахождении системы переменных.

2. Анализ  и формализация всех ограничений  задачи.
3. Нахождение целевой функции и критерия ее оптимальности.
4. Математическая формализация всех исходных данных и поиск решения задачи.

     Четвертый этап может осуществляться двумя способами:

• Нахождения решения вручную
• Использование ЭВМ

     По  всем параметрам второй способ является наиболее удобным, поскольку он сокращает затраты времени на поиск решения задач, обеспечивает необходимую наглядность информации и возможность корректировки исходных данных [14].

     Особое  значение ЭММ имеет в такой  отрасли народного хозяйства, как  животноводство. При помощи линейных моделей можно, например, составить оптимальный рацион кормления скота, который удовлетворял бы всем требованиям по питательности и одновременно обеспечивал бы минимум затрат.

     Внедрение  в производство современной вычислительной техники и управление ею дает возможность специалистам в конкретных условиях анализировать многочисленные варианты развития кормопроизводства и животноводства и выбирать наиболее оптимальные из них, что невозможно сделать традиционными методами.