動物飼料配方的多目標優化模型
出類拔萃
作者：葉菊芳
摘 要： 文章結合動物飼料配方的實際情況，建立了以成本最小、各營養素含量與需求之差絕對值最小為目標函數的多目標線性規劃模型，並以0～6周雛雞的飼養要求利用lingo軟件求解模型，提出八種配方方案，供養殖戶或飼料生產企業選擇合理的配方方案。
關鍵詞： 多目標線性規劃 動物飼料配方 lingo軟件求解
一、引言
畜牧業生產離不開飼料，飼料配方的好壞直接關係養殖戶或飼料生產企業經濟效益的高低。如何合理地選擇各種畜禽的飼料配方，控製配方成本，提高飼料質量，是廣大養殖戶和飼料生產企業關注的問題。飼料配方的設計方案很多，但多是單目標優化設計方案，本文用多目標線性規劃的方法解決飼料配方中的優化配合比問題。
二、問題描述及模型建立
三、模型求解
多目標優化問題的求解方法，往往化為單目標問題來求解[2]。這需要根據決策者對某個目標的重視程度采取相應的方法，對上述模型來講，一種方法是選擇其中一個目標作為目標函數，而其餘作為約束條件求解，這樣上述問題可化為m+1個模型進行求解，從而得到m+1個配合方案；另一種方法是給各目標函數一個權重係數，從而將多目標化為單目標函數。比較這m+1個優化方案再根據實際需要選擇最合適的飼料配合方案。
四、結果解釋
從計算結果可以看出，不同的目標函數所得的各種優化方案對原料的需求略有出入，方案六中若成本約束仍為不超過2.24（元/千克）時無最優解，但如果調整此約束則會得出最優解，如成本約束改為2.245（元/千克）時有最優解：1199.838，玉米含量52.712%，麩皮含量0.035%，菜子柏含量37.47%，植物油含量6.94%，磷酸氫含量0.596%，石粉含量1.56%，食鹽含量0.37%，賴氨酸含量0.309%，其餘含量為0。利用多目標函數可以得到多種不同的優化方案便於養殖戶或飼料生產企業根據實際情況合理的飼養配方，從而消除單目標函數隻有一個優化方案的不利影響。另外，多目標規劃設計方便，適用範圍廣，運算速度快，可供有計算機的養殖戶和飼料廠進行優化配方計算，雖然有時運算時會出現“找不到最優解”的情況，但調整約束條件會得到結果。
參考文獻：
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