CÁC MÔ HÌNH VÀ PHẦN MỀM TỐI ƯU - CHƯƠNG 6

KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT MỘT SỐ HƯỚNG NGHIÊN CỨU 1. ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH TỐI ƯU TRONG NÔNG NGHIỆP Các mô hình tối ưu có một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực của nông nghiệp như: - Quy hoạch sử dụng đất và tài nguyên hợp lý, chuyển đổi cơ cấu cây trồng – vật nuôi nhằm đạt hiệu quả kinh tế, hiệu quả sử dụng đất và tài nguyên, hiệu quả sinh thái môi trường. - Hoạch định các chính sách tối ưu trong quản lý hệ thống nông – lâm – ngư nghiệp trên...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
CÁC MÔ HÌNH VÀ PHẦN MỀM TỐI ƯU - CHƯƠNG 6 Chương VI KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT MỘT SỐ HƯỚNG NGHIÊN CỨU 1. ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH TỐI ƯU TRONG NÔNG NGHIỆP Các mô hình tối ưu có một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực của nông nghiệp như: - Quy hoạch sử dụng đất và tài nguyên hợp lý, chuyển đổi cơ cấu cây trồng – vật nuôi nhằm đạt hiệu quả kinh tế, hiệu quả sử dụng đất và tài nguyên, hiệu quả sinh thái môi trường. - Hoạch định các chính sách tối ưu trong quản lý hệ thống nông – lâm – ngư nghiệp trên cơ sở thu thập và khai phá các dữ liệu thực tế. - Tin sinh học, bảo vệ thực vật, công nghệ chế biến, thiết kế chế tạo máy nông nghiệp, các thiết bị tự động hoá… Ngoài ra, còn nhiều lĩnh vực nông nghiệp khác mà các mô hình tối ưu có thể mang lại các lợi ích thiết thực. Một số ví dụ được đã được đề cập tới trong chương I minh hoạ khá rõ ràng cho vấn đề này. Đó là các vấn đề nghiên cứu chuyên khảo (study cases) đã được Khoa Công nghệ thông tin phối hợp với các chuyên gia nhiều lĩnh vực cộng tác triển khai trên thực tế. Qua những vấn đề nghiên cứu khảo sát đó có thể nhận thấy tầm quan trọng của việc đưa ra các mô hình tối ưu để giải quyết các bài toán thực tiễn. Để thiết lập một mô hình tối ưu phải xác định rõ các yêu cầu, các mục tiêu cụ thể cần đạt tới, các điều kiện hạn chế (ràng buộc) của bài toán, các yếu tố (biến quyết định) cần xem xét cũng như phải bỏ ra nhiều công sức để thu thập được các dữ liệu thực tế đa dạng và có độ tin cậy cao . Sau đó, cần lựa chọn một phương pháp tối ưu toán học phù hợp làm công cụ để giải quyết mô hình. Việc phân tích các kết quả tính toán đạt được cũng như triển khai, đánh giá và kiểm nghiệm các phương án tối ưu trên thực tế cần nên thận trọng và chính xác với sự cộng tác chặt chẽ của các chuyên gia trong lĩnh vực nông nghiệp và các chuyên gia về toán – tin ứng dụng. 2. NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG VÀ ĐỀ XUẤT CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU Các phương pháp tối ưu toán học có thể áp dụng trong lĩnh vực nông nghiệp cũng rất đa dạng như trong hầu hết các lĩnh vực kinh tế – xã hội khác. Đó là các phương pháp tối ưu đơn mục tiêu và đa mục tiêu, tuyến tính cũng như phi tuyến với các biến liên tục, nguyên cũng như hỗn hợp nguyên. Các tham số của mô hình có thể là các số thực thông thường, các hệ số ngẫu nhiên / biến ngẫu nhiên, các hệ số mờ tuỳ theo bản chất của chúng và của vấn đề cần giải quyết. Vì vậy, ngoài các phương pháp tối ưu cổ điển, có thể áp dụng các phương pháp quy hoạch ngẫu nhiên và quy hoạch mờ. Một số khía cạnh của của quy hoạch ngẫu nhiên và quy hoạch mờ đã được đề cập tới trong bài báo của C. Mohan và Nguyễn Hải Thanh “An interactive satisficing method for solving multiobjective mixed fuzzy-stochastic programming problems”, International Journal for Fuzzy Sets and Systems, Vol. 117, No.1, pp. 61-79, 2001, cũng như trong bài báo của Nguyễn Tuấn Anh và Nguyễn Hải Thanh, “Ứng dụng mô hình toán học nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng đất 92 cho nông hộ trên địa bàn huyện Trùng Khánh, tính Cao Bằng”, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Nông nghiệp, Tập 4, Số 4+5, trang 175–182, 2006. Có thể nhận thấy rằng, các dữ liệu đầu vào cũng như các mục tiêu, yêu cầu đưa ra, nhìn chung, chỉ được coi là không đổi / tĩnh (static) trong khoảng thời gian ngắn. Chúng sẽ biến đổi một cách khách quan và được sửa chỉnh một cách chủ quan, tuần tự từ giai đoạn này tới giai đoạn khác, phù hợp với các kết quả đã đạt được. Việc giải các bài toán quy hoạch dài hạn đòi hỏi phải nghiên cứu và áp dụng các phương pháp tối ưu đa dạng như các phương pháp quy hoạch động (dynamic programming), các phương pháp mô phỏng (simulation methods) và nhiều phương pháp tối ưu khác. Lý thuyết tối ưu toán học cũng gắn liền chặt chẽ với lý thuyết ra quyết định một người ra quyết định hay tập thể / nhóm người ra quyết định. Ngày nay, lĩnh vực này của khoa học quản lý / toán ứng dụng được áp dụng rộng rãi trong nhiều chuyên ngành, bao gồm nhiều lĩnh vực nông nghiệp như quản lý kinh tế ông nghiệp, sử dụng đất và tài nguyên, dự báo thị trường nông sản và ra quyết định đầu tư… Có thể nói, lý thuyết tối ưu toán học tỏ ra rất hiệu quả trong việc “khai phá dữ liệu” còn lý thuyết ra quyết định lại là một công cụ mạnh trong việc “khai phá kinh nghiệm và tri thức”. 3. XÂY DỰNG CÁC PHẦN MỀM TỐI ƯU Việc tìm kiếm các phương án khả thi và hợp lý cho các mô hình tối ưu đã thiết lập được, cũng như kiểm nghiệm và phân tích sự phù hợp của kết quả với các dữ liệu thực tế đa dạng đòi hỏi phải tạo ra các chương trình máy tính đủ mạnh. Hơn nữa, các chương trình này cần được đóng gói thành các phần mềm dễ sử dụng, có giao diện thân thiện với người dùng. Điều này sẽ giúp cho các chuyên gia trong lĩnh vực nông nghiệp có thể khai phá các dữ liệu nông nghiệp một cách hiệu quả và cho phép họ tìm hiểu sâu hơn về mô hình cũng như phát huy được các kinh nghiệm và tri thức chuyên ngành sẵn có của mình. Việc xây dựng và sử dụng các phần mềm tối ưu cũng thúc đẩy khoa học về mô hình hoá và tính toán khoa học phát triển rộng rãi hơn nữa trong các chuyên ngành nông nghiệp. Các phần mềm thương phẩm đóng gói của nước ngoài (chẳng hạn như Excel, Lingo, v.v…) không thể cung cấp đầy đủ các công cụ cần thiết để giải quyết các bài toán, các mô hình tối ưu phát sinh từ thực tế trong các lĩnh vực kinh tế nông nghiệp, quản lý sử dụng đất và tài nguyên, cơ khí - tự động hoá nông nghiệp... Nói riêng, đối với các mô hình tối ưu phi tuyến một mục tiêu, mô hình tối ưu đa mục tiêu thường gặp trong đào tạo và nghiên cứu khoa học, các phần mềm tính toán khoa học vẫn chưa sẵn có. Vì vậy, vấn đề xây dựng qui trình tính toán, thiết kế thuật giải và cài đặt hệ chương trình máy tính – phần mềm tối ưu là một vấn đề liên ngành được nhiều chuyên ngành nông nghiệp cũng như các chuyên gia toán học và tin học quan tâm. Kinh nghiệm của chúng tôi trong thiết kế các phần mềm tối ưu RST2AU, MULTIOPT và PRELIME cho thấy vấn đề này đòi hỏi người ...