Методические указания к лабораторным работам по курсу «Математическое моделирование и проектирование» - pismo.netnado.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Клементьева С. В., Самохин С. В. Методические указания к лабораторным... 1 207.45kb.
Теоретические вопросы для сдачи допусков к лабораторным работам по... 1 61.31kb.
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины Математическое моделирование... 4 543.23kb.
Методические указания по курсу «Управление инновационными процессами»... 1 486.81kb.
Методические указания для самостоятельной работы студентов по курсу... 1 154.88kb.
Т. В. Шишкина Составители: Е. Г 1 338.43kb.
П. В. Теория бухгалтерского учета. Часть Методические указания 1 336.2kb.
Методические указания и рекомендации по подготовке и написанию реферата... 1 55.62kb.
Методические указания по изучению дисциплины «Охрана труда» для студентов... 1 243.41kb.
Программа и методические указания по производственной практике Специальность... 1 115.92kb.
Моделирование и формализация Моделирование как метод познания Моделирование 1 142.77kb.
Оценка взаимовлияния макроэкономических показателей экономических... 3 395.63kb.
Урок литературы «Война глазами детей» 1 78.68kb.
Методические указания к лабораторным работам по курсу «Математическое моделирование - страница №1/1



Российский государственный аграрный университет –
МСХА имени К.А. Тимирязева

Кафедра экономической кибернетики


Н.М. Светлов

Задания и методические указания


к лабораторным работам по курсу

«Математическое моделирование и проектирование»


для студентов магистратуры по направлению «Агрономия»



Москва  2012


С 27 Светлов Н.М. Задания и методические указания к лабораторным работам по курсу «Математическое моделирование и проектирование» для студентов магистратуры по направлению «Агрономия» / Издательство ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева. М., 2012. – 25 c.

Рецензенты: профессор Е.В. Худякова (МГАУ имени В.П. Горячкина);


профессор В.К. Хлюстов (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева).
Рекомендовано к изданию методической комиссией экономического факультета РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева.

Протокол №__ от __ _________ 2011 г.

Председатель методической комиссии профессор Ф.К. Шакиров.

© Н.М. Светлов, 2012.

© ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева, 2012.

Введение


Настоящее издание предназначено для проведения лабораторно-практических занятий по курсу «Математическое моделирование и проектирование» объёмом 3 зачётных единицы со студентами магистратуры по направлению «Агрономия». Приводятся задания к лабораторным работам и краткие методические указания по их выполнению.

Цель лабораторных работ – привить навыки:



  • понимания формулировок математических моделей;

  • подготовки исходных данных для математического моделирования и их использования при разработке числовых моделей агрономических систем;

  • использования математических моделей и анализа их результатов для подготовки и принятия управленческих решений в сфере профессиональной деятельности агронома, а также для пополнения знаний о моделируемых системах с целью их более эффективного производственного использования.

Задачу формирования навыка самостоятельной постановки задач математического моделирования и проектирования данное пособие не решает.

Прежде чем приступать к выполнению лабораторных работ, студент должен пройти инструктаж по технике безопасности при работе на персональных ЭВМ, внимательно изучить лекционный материал, обратиться к преподавателю за пояснениями положений, вызывающих затруднения, и дать удовлетворительные ответы на предложенные преподавателем контрольные вопросы. Далее следует внимательно и полностью прочитать содержание задания к лабораторной работе и методические указания к ней. Если какие-либо положения задания или методических указаний вызывают затруднения, студент обязан обратиться к преподавателю за консультацией.

Лабораторные работы (за исключением работы №4) ориентированы на использование для решения математических моделей программы Sunset software XA для Microsoft Excel. Рекомендуется (но не является обязательным) использование программы NetOp School для мониторинга процесса выполнения заданий. Если в учебном процессе используется другое программное обеспечение, преподавателю следует сопроводить задания к лабораторным работам необходимыми пояснениями.

Лабораторная работа №1.
Моделирование минерального питания сельскохозяйственной культуры


Цель работы: овладеть навыками использования математического моделирования при разработке системы минерального питания сельскохозяйственных культур.
Приборы и материалы: ПЭВМ; MS Excel; XA; NetOp School; файл формата MS Excel с образцом задачи линейного программирования, сформулированной в соответствии с требованиями XA.
Задание

Составить числовую математическую модель минерального питания сельскохозяйственной культуры для заданной урожайности.

Решить составленную математическую модель.

На основе решения спроектировать систему минерального питания сельскохозяйственной культуры.

Составить отчёт о выполнении лабораторной работы.
Методические указания по выполнению задания

К заданию 1

Математическая модель должна отвечать следующим требованиям:



  • описывать минеральное питание одной сельскохозяйственной культуры в течение одного периода вегетации;

  • отражать применение не менее четырёх видов удобрений;

  • отражать не менее трёх видов действующего вещества.

Вид культуры для моделирования, виды удобрений и питательных веществ студент выбирает самостоятельно и согласует с преподавателем перед началом выполнения работы.

Источниками исходных данных для составления модели служат материалы научно-исследовательской практики, лабораторных анализов, справочной и научной литературы. Данные о ценах удобрений рекомендуется получать из сети Интернет, если иное не предписано преподавателем.

Результатом выполнения задания 1 является математическая формулировка числовой модели минерального питания сельскохозяйственной культуры.

Следует иметь в виду, что включение в модель числа удобрений и действующих веществ, превышающих минимальные требования, установленные методическими указаниями, может положительно повлиять на оценку выполненной работы, но требует обязательного предварительного согласования с преподавателем во избежание чрезмерных трудозатрат на её выполнение.

К заданию 2

Для выполнения задания студент создаёт копию файла с образцом задачи линейного программирования1 в своём рабочем каталоге (папке). Имя созданного файла должно содержать фамилию, номер группы студента и его номер по списку, номер лабораторной работы (например: Иванов-506-12-ЛР1.xls). Все вычисления производятся в этом файле, в нём же на отдельном рабочем листе создаётся отчёт.

Студент должен проверить, что настройки табличного процессора предусматривают уровень безопасности, допускающий выполнение макросов. В Microsoft Excel 2003: СервисПараметрыБезопасностьБезопасность макросовСредний уровень безопасности. В Microsoft Excel 2007: кнопка OfficeПараметры ExcelЦентр управления безопасностьюПараметры центра управления безопасностьюПараметры макросовОтключить все макросы с уведомлением.

Изменение данных настроек вступает в силу только после перезапуска табличного процессора.

В дальнейшем при открытии файла, содержащего задачу линейного программирования, табличный процессор будет выдавать запрос о необходимости запрета выполнения макросов, содержащихся в рабочей книге. На этот запрос следует отвечать отрицательно.

Инструкция по использованию программы Sunset XA приведена в файле, содержащем образец задачи.

Если система ограничений модели оказалась несовместной, следует проверить модель на отсутствие ошибок. Если ошибки не обнаружены — обратиться к преподавателю.

Результатом выполнения задания 2 являются оптимальное решение числовой модели минерального питания сельскохозяйственной культуры и значение её целевой функции.



К заданию 3

Выполняя задание 3, следует дать агрономическую оценку решению математической модели с позиций влияния выбранных доз удобрений на состояние почвы, на экологию территории, на которой возделывается данная культура, на культуры, следующие за данной культурой в культурообороте и т.д.


Требования к отчёту

Отчёт о выполнении лабораторной работы должен содержать следующие сведения:



  • фамилию, имя, отчество и номер группы студента;

  • наименование выбранной студентом культуры и величину плановой урожайности, перечень выбранных удобрений и видов действующего вещества, учитываемых моделью;

  • все необходимые числовые исходные данные для составления математической модели с указанием единиц измерения и источников, из которых они получены (предпочтительно в табличной форме);

  • математическую формулировку числовой модели с указанием единиц измерения переменных и ограничений;

  • оптимальное решение числовой модели с указанием единиц измерения величин;

  • оптимальное значение целевой функции модели с указанием единицы его измерения;

  • выводы в соответствии с заданием 3 к лабораторной работе;

  • библиографический список, содержащий литературные источники, которыми студент пользовался при выполнении лабораторной работы (должно быть указано, каким образом каждый источник содействовал её выполнению).

Студент обязан обеспечить хранение материалов лабораторной работы вплоть до аттестации по учебной дисциплине «Математическое моделирование и проектирование».

Оценка выполнения лабораторной работы в большой мере зависит от сведений, представленных в отчёте, в том числе от сведений об использованных литературных источниках. При защите отчёта преподаватель проверяет достоверность приведённых сведений.


Литература

Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. 4 е изд. М.: Высшая школа, 2007.

Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / Гатаулин А.М., Гаврилов Г.В. и др. СПб.: ИТК ГРАНИТ, 2009. — П. 8.2.



Светлов Н.М., Светлова Г.Н. Построение и решение оптимизационных моделей средствами программ MS Excel и XA / РГАУ МСХА им. К.А. Тимирязева. М.: 2005.

Лабораторная работа №2.
Моделирование сочетания культур в растениеводстве


Цель работы: овладеть навыками использования математического моделирования при обосновании посевных площадей сельскохозяйственных культур.
Приборы и материалы: ПЭВМ; MS Excel; XA; NetOp School; файл формата MS Excel с образцом задачи линейного программирования, сформулированной в соответствии с требованиями XA.
Задание

  1. Составить числовую математическую модель сочетания культур в растениеводстве.

Решить составленную математическую модель.

На основе решения подготовить предложения по возделыванию сельскохозяйственных культур.

Оформить отчёт.
Методические указания по выполнению задания

К заданию 1

Математическая модель должна отвечать следующим требованиям:



  • описывать сочетание культур в отраслях растениеводства одного хозяйства (предприятия);

  • предусматривать возделывание не менее трёх товарных культур или сортов и не менее трёх кормовых культур или сортов;

  • отражать не менее трёх видов кормов.

Набор культур (сортов) студент выбирает самостоятельно с учётом имеющейся информационной базы и согласует с преподавателем перед началом выполнения работы.

Как правило, источником данных о площади пашни и о потребности в кормах служат материалы практики на сельскохозяйственном предприятии. При отсутствии возможности использовать этот источник используются данные индивидуальных вариантов, приведённые в табл. 1.

Данные об урожайности и о выходе корма с единицы посевной площади берутся из материалов практики или из справочной литературы.

Данные о ценах реализации товарной продукции растениеводства берутся из материалов практики либо, при невозможности их использования, из индивидуальных вариантов задания, приведённых в табл. 2.

Результатом выполнения задания 1 является математическая формулировка числовой модели сочетания культур в растениеводстве.

Следует иметь в виду, что включение в модель числа культур и видов кормов сверх минимальных требований, установленных методическими указаниями, может положительно повлиять на оценку выполненной работы, но требует предварительного согласования с преподавателем во избежание чрезмерных трудозатрат на её выполнение.



К заданию 2

Для выполнения задания студент создаёт копию файла с образцом задачи линейного программирования в своём рабочем каталоге (папке). Имя созданного файла должно содержать фамилию, номер группы студента и его номер по списку, номер лабораторной работы (например: Иванов-506-12-ЛР1.xls). Все вычисления производятся в этом файле, в нём же на отдельном рабочем листе создаётся отчёт.

Если при решении задачи для некоторой культуры получена неоправданно малая площадь посевов, затрудняющая применение индустриальных технологий возделывания, следует получить два решения, в одном из которых приравнять площадь данной культуры к нулю, в другом — к минимально допустимой с точки зрения технологии возделывания. Из полученных решений следует выбрать то, которое обеспечивает большее значение целевой функции1.

Если система ограничений модели оказалась несовместной, следует проверить модель на отсутствие ошибок. Если ошибки не обнаружены — обратиться к преподавателю.

Результатом выполнения задания 2 являются оптимальное решение числовой модели сочетания культур в растениеводстве и значение её целевой функции.

К заданию 3

Выполняя задание 3, следует дать агрономическую оценку полученному сочетанию культур с точки зрения соблюдения требований севооборота и сохранения плодородия почвы, возможностей борьбы с сорняками, вредителями и болезнями растений, удовлетворения потребности в кормах, отсутствия неоправданно малых посевных площадей.


Требования к отчёту

Отчёт о выполнении лабораторной работы должен содержать следующие сведения:



  • фамилию, имя, отчество и номер группы студента;

  • наименование хозяйства (предприятия), по данным которого выполняется лабораторная работа (если таковое имеется);

  • все необходимые числовые исходные данные для составления математической модели с указанием единиц измерения и источников, из которых они получены (предпочтительно в табличной форме);

  • математическую формулировку числовой модели с указанием единиц измерения переменных и ограничений;

  • оптимальное решение числовой модели с указанием единиц измерения величин;

  • оптимальное значение целевой функции модели с указанием единицы его измерения;

  • выводы в соответствии с заданием 3 к лабораторной работе;

  • библиографический список, содержащий литературные источники, которыми студент пользовался при выполнении лабораторной работы (должно быть указано, каким образом каждый источник содействовал её выполнению).

Студент обязан обеспечить хранение материалов лабораторной работы вплоть до аттестации по учебной дисциплине «Математическое моделирование и проектирование».
Литература

Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. 4 е изд. М.: Высшая школа, 2007.

Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / Гатаулин А.М., Гаврилов Г.В. и др. СПб.: ИТК ГРАНИТ, 2009. — П. 8.1.



Светлов Н.М., Светлова Г.Н. Построение и решение оптимизационных моделей средствами программ MS Excel и XA / РГАУ МСХА им. К.А. Тимирязева. М.: 2005.
Индивидуальные варианты задания

Таблица 1

Данные о площади пашни и потребности в кормах согласно индивидуальным вариантам задания

Вариант

Площадь пашни, га

Потребность в кормах, т

1

7550

Силос — 20 000

Кормовая свёкла — 5 000

Зелёный корм — 20 000


2

330

Сено — 700

Силос — 1 500

Кормовая свёкла — 500


3

25

Сенаж — 50

Силос — 150

Кормовая свёкла — 10


4

25

Зерно ячменя — 50

Силос — 30

Зелёный корм — 40


5

1330

Зерно овса — 800

Сенаж — 3 000

Зелёный корм — 2 000


6

880

Зерно овса — 790

Сено — 2 010

Зелёный корм — 1 550


7

550

Зерно ячменя — 280

Сено — 1 470

Кормовая свёкла — 500


8

2270

Сенаж — 8 100

Силос — 7 700

Солома — 400


9

4040

Сенаж — 7 850

Силос — 11 300

Зелёный корм — 9 900


10

12250

Зерно ячменя — 2 140

Зерно овса — 2 400

Зелёный корм — 9 400


11

205

Зерно ячменя — 55

Сенаж — 650

Солома — 80


12

425

Зерно ячменя — 270

Кормовая свёкла — 320

Солома — 120


13

2210

Силос — 9 200

Зелёный корм — 6 500

Кормовая свёкла — 300


14

3980

Зерно овса — 4 330

Силос — 9 200

Зелёный корм — 6 500


15

90

Сено — 85

Силос — 105

Солома — 20


16

960

Зерно овса — 1230

Сенаж — 800

Солома —430


17

2070

Сено — 760

Сенаж — 800

Зелёный корм — 400


18

960

Зерно овса — 660

Сено — 760

Сенаж — 800


19

18

Зерно ячменя — 15

Сено — 20

Зелёный корм — 30


20

1330

Зерно овса — 1450

Сено — 2010

Зелёный корм — 2010


21

870

Силос — 4 200

Зелёный корм — 440

Кормовая свёкла — 35


22

420

Сено — 880

Зелёный корм — 440

Кормовая свёкла — 29


23

950

Сенаж — 900

Зелёный корм — 390

Солома — 150


24

5150

Зерно вико-овсяной смеси — 1 150

Сенаж — 8 450

Кормовая свёкла — 370


25

4100

Зерно ячменя — 550

Зерно вико-овсяной смеси — 1 400

Силос — 12 300

Таблица 2



Цена реализации и затраты на производство товарной продукции

Варианты

Зерно озимой пшеницы

Зерно ячменя

Картофель

Свёкла

Капуста

Цена реализации, тыс.руб./т

1-5

8,12

3,80

10,10

6,30

10,80

6-10

6,45

4,40

9,45

6,20

11,00

11-15

5,20

4,45

8,90

5,00

9,30

16-20

5,15

5,05

9,75

7,05

12,30

21-25

5,05

4,80

9,90

6,60

9,60

Затраты на производство и реализацию товарной продукции (за вычетом затрат на удобрения и амортизации), тыс.руб./т

3-7

4,02

2,10

6,30

5,30

6,40

8-12

3,45

2,10

6,00

5,20

6,00

13-17

3,20

2,90

6,25

5,00

6,35

18-22

3,30

3,05

5,75

5,40

7,30

23-25, 1 и 2

3,70

2,80

6,90

5,30

6,60



Лабораторная работа №3.
Моделирование системы земледелия


Цель работы: овладеть навыками проектирования системы земледелия с использованием математических моделей.
Приборы и материалы: ПЭВМ; MS Excel; XA; NetOp School; файл формата MS Excel с образцом задачи линейного программирования, сформулированной в соответствии с требованиями XA.
Задание

  1. Составить числовую математическую модель системы земледелия.

Решить составленную математическую модель.

На основе решения подготовить предложения по формированию системы земледелия.

Оформить отчёт.
Методические указания по выполнению задания

К заданию 1

Математическая модель должна отвечать следующим требованиям:



  • описывать функционирование системы земледелия одного хозяйства (предприятия) в течение одного сельскохозяйственного года;

  • предусматривать возделывание не менее двух товарных культур или сортов и не менее двух кормовых культур или сортов;

  • предусматривать наличие одного вида сельскохозяйственных животных (как правило, коров);

  • отражать не менее трёх видов кормов;

  • предусматривать использование не менее трёх видов удобрений и отражать не менее двух видов действующего вещества.

За основу для разработки математической модели системы земледелия берётся модель сочетания культур, разработанная при выполнении предыдущей лабораторной работы. Она дополняется переменной «поголовье скота» и переменными, отражающими распределение удобрений по культурам.

При разработке модели рекомендуется пользоваться данными, использованными при выполнении предыдущих лабораторных работ. Недостающие данные берутся из источников, указанных в методических указаниях к выполнению лабораторных работ 1 и 2. Кроме того, данные о потребности животных в кормах можно получить из справочной литературы по животноводству. Данные о числе скотомест для содержания животных берутся из материалов практики на сельскохозяйственном предприятии либо предлагаются преподавателем. Стоимость валовой продукции животноводства в расчёте на одну корову основного стада и затраты на содержание животных в расчёте на одну корову основного стада (без учёта кормов и амортизации), при отсутствии других источников этих данных, принимаются равными 65 тыс.руб. и 25 тыс. руб., соответственно, а среднегодовой надой коровы принимается равным 4800 кг/год. Преподаватель при необходимости может изменить это условие.

Результатом выполнения задания 1 является математическая формулировка числовой модели системы земледелия.

К заданию 2

Для выполнения задания студент создаёт копию файла с образцом задачи линейного программирования в своём рабочем каталоге (папке). Имя созданного файла должно содержать фамилию, номер группы студента и его номер по списку, номер лабораторной работы (например: Иванов-506-12-ЛР1.xls). Все вычисления производятся в этом файле, в нём же на отдельном рабочем листе создаётся отчёт.

Если система ограничений модели оказалась несовместной, следует проверить модель на отсутствие ошибок. Если ошибки не обнаружены — обратиться к преподавателю.

Результатом выполнения задания 2 являются оптимальное решение числовой модели проектирования системы земледелия и значение её целевой функции.



К заданию 3

Выполняя задание 3, следует дать агрономическую оценку полученной системе земледелия с точки зрения соблюдения требований севооборота и сохранения плодородия почвы, возможностей борьбы с сорняками, вредителями и болезнями растений, удовлетворения потребности в кормах, отсутствия неоправданно малых посевных площадей. При необходимости по результатам этой оценки следует внести изменения в математическую модель и решить её заново.


Требования к отчёту

Отчёт о выполнении лабораторной работы должен содержать следующие сведения:



  • фамилию, имя, отчество и номер группы студента;

  • наименование хозяйства (предприятия), по данным которого выполняется лабораторная работа (если таковое имеется);

  • все необходимые числовые исходные данные для составления математической модели с указанием единиц измерения и источников, из которых они получены (предпочтительно в табличной форме);

  • математическую формулировку числовой модели с указанием единиц измерения переменных и ограничений;

  • оптимальное решение числовой модели с указанием единиц измерения величин;

  • оптимальное значение целевой функции модели с указанием единицы его измерения;

  • выводы в соответствии с заданием 3 к лабораторной работе1;

  • библиографический список, содержащий литературные источники, которыми студент пользовался при выполнении лабораторной работы (должно быть указано, каким образом каждый источник содействовал её выполнению).

Студент обязан обеспечить хранение материалов лабораторной работы вплоть до аттестации по учебной дисциплине «Математическое моделирование и проектирование».
Литература

Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. 4 е изд. М.: Высшая школа, 2007.

Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / Гатаулин А.М., Гаврилов Г.В. и др. СПб.: ИТК ГРАНИТ, 2009. — Глава 9.

Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных. Справочное пособие. 3-е издание переработанное и дополненное. / Под ред. А.П. Калашникова, В.И. Фисинина, В.В. Щеглова, Н.И. Клейменова. М., 2003.

Светлов Н.М., Светлова Г.Н. Построение и решение оптимизационных моделей средствами программ MS Excel и XA / РГАУ МСХА им. К.А. Тимирязева. М.: 2005.

Франс Дж., Торнли Дж. Математические модели в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1987. — П. 12.2.

Лабораторная работа №4.
Моделирование севооборота


Цель работы: овладеть практическими навыками использования динамического программирования для планирования севооборотов.
Приборы и материалы: ПЭВМ и табличный процессор.
Задание

  1.  Составить и решить математическую модель планирования четырёхпольного севооборота с целью максимизации среднего чистого дохода с 1 га пашни согласно данным табл. 3 и индивидуального варианта задания (с. 21).

 Оформить отчёт.
Требования к отчёту

Отчёт должен содержать следующие требования:



  • исходные данные для разработки числовой модели;

  • графическое представление задачи динамического программирования;

  • результаты решения: оптимальный севооборот, экономический эффект севооборота.

Если иное не предписано преподавателем, отчёт сдаётся в рукописном виде.
Литература

Светлов Н.М. Альбом наглядных пособий по экономико-математическому моделированию: Учеб. пособие для студ. сельскохозяйственных образовательных учреждений высшего профессионального образования, обучающихся на бакалавриате по направлению «Менеджмент». М.: ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева, 2009. — Тема 16.

Франс Дж., Торнли Дж. Математические модели в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1987. — П. 13.5.
Варианты задания

  1.  Затраты на обработку чистого пара – 2,5 тыс. руб./га. Картофель может включаться в севооборот не более одного раза. Томаты не выращиваются.

Затраты на обработку чистого пара – 3 тыс. руб./га. Томаты могут включаться в севооборот не более одного раза, выращивание свёклы не планируется.

Овёс не выращивается, овощные культуры включаются в севооборот не более двух раз, присутствие однолетних трав в севообороте обязательно.

Затраты на обработку чистого пара – 5 тыс. руб./га. Свёкла включается в севооборот не более одного раза и приносит доход на 15% меньше указанного в табл. 3, выращивание томатов не предусматривается.

Допускаются повторные посевы зерновых (не более чем в течение одного года), при этом доход составляет: овёс по овсу – 10 тыс.руб./га, пшеница по пшенице – 17 тыс.руб./га. Свёкла включается в севооборот не более одного раза, использование чистого пара не предусматривается.

Затраты на обработку чистого пара – 1 тыс. руб./га. Чистый доход от культур, высеваемых (высаживаемых) по пару, на 40% выше указанного в табл. 3. Овощные культуры включаются в севооборот не более одного раза каждая. Выращивание кукурузы на силос не предусматривается.

Затраты на обработку чистого пара – 2 тыс. руб./га. Выращивание томатов не предусматривается, пропашные могут занять в севообороте не более двух полей.

Затраты на обработку пара – 2 тыс.руб./га. Доход от овса на 30% выше указанного в табл. 3, от культур, высеваемых (высаживаемых) по пару, исключая овёс, – на 25% выше указанного в табл. 3. Выращивание картофеля не предусматривается.

Затраты на обработку пара – 2 тыс.руб./га. Не предусматривается выращивание овса. Овощи могут занимать не более двух полей севооборота.

Затраты на обработку пара – 3 тыс.руб./га. Не предусматривается выращивание кукурузы на силос. Пропашные культуры могут занимать не более двух полей севооборота.

 Затраты на обработку чистого пара – 1 тыс. руб./га. Картофель может включаться в севооборот не более одного раза, доход от его возделывания на 20% больше указанного в приложении, свёкла не выращивается.

Затраты на обработку чистого пара – 3 тыс. руб./га. Томаты могут включаться в севооборот не более одного раза, доход от возделывания культур, высеваемых (высаживаемых) по томатам, на 50% меньше указанного в табл. 3, выращивание свёклы не планируется.

Чистый пар не используется, овощные культуры включаются в севооборот не более двух раз, доход от их выращивания на 20% меньше указанного в табл. 3.

Затраты на обработку чистого пара – 2 тыс. руб./га. Выращивание томатов не предусматривается, доход от выращивания овощей на 20% ниже указанного в табл. 3.

Допускаются повторные посевы пшеницы (не более чем в течение одного года), при этом доход составляет 15 тыс.руб./га. Томаты включаются в севооборот не более одного раза, выращивание свёклы не предусматривается.

Затраты на обработку чистого пара – 1,5 тыс. руб./га. Чистый доход от культур, высеваемых (высаживаемых) по пару, на 30% выше указанного в варианте. Овощные культуры должны присутствовать в севообороте и могут занимать только одно поле.

Затраты на обработку чистого пара – 1 тыс. руб./га. Пропашные (включая кукурузу на силос) могут занять в севообороте только одно поле. Доход от культур, высеваемых (высаживаемых) по томатам, на 50% меньше указанного в табл. 3. Однолетние травы не выращиваются.

Затраты на обработку пара – 2 тыс.руб./га. Выращивание однолетних трав хотя бы на одном поле обязательно. Выращивание картофеля не предусматривается.

Затраты на обработку пара – 2 тыс.руб./га. Не предусматривается выращивание однолетних трав. Картофель и овощи могут занимать не более двух полей севооборота.

Затраты на обработку пара – 4 тыс.руб./га. Не предусматривается выращивание кукурузы на силос. Пропашные культуры могут занимать не более одного поля севооборота. Чистый доход от возделывания овощей на 25% ниже указанного в табл. 3.

Затраты на обработку чистого пара – 2 тыс. руб./га. Свёкла может включаться в севооборот не более двух раз, доход от возделывания культур, высеваемых (высаживаемых) по свёкле, на 20% меньше указанного в табл. 3, выращивание томатов не планируется.

Чистый пар не используется, овощные культуры включаются в севооборот не более одного раза, доход от их выращивания на 15% меньше указанного в табл. 3.

Затраты на обработку чистого пара – 2,5 тыс. руб./га. Свёкла включается в севооборот не более одного раза, выращивание картофеля не предусматривается, доход от выращивания овощей на 20% ниже указанного в табл. 3.

Допускаются повторные посевы пшеницы (не более чем в течение одного года), при этом доход составляет 17 тыс.руб./га. Томаты включаются в севооборот не более одного раза.

Затраты на обработку чистого пара – 3 тыс. руб./га. Чистый доход от культур, высеваемых (высаживаемых) по пару, на 20% выше указанного в варианте. Однолетние травы не выращиваются.


Приложение

Таблица 3.

Данные о величине ожидаемого чистого дохода с 1 га культуры при заданном предшественнике, тыс. руб.

Культура

Пред-
шественники



Пшеница яровая

Овёс яровой

Однолетние травы

Картофель

Кукуруза на силос

Томаты

Свёкла

Пшеница яровая







25

22

50

35

Овёс яровой







30

22

52

37

Однолетние травы







27

24

54

38

Картофель

18

12

9







28

Кукуруза на силос

17

11

9

20







Томаты

16

11

8









Свёкла

18

12

9

21







Чистый пар

20

12

10









Примечание. Затраты на обработку чистого пара приведены в индивидуальных вариантах (с. 21).


Содержание





Введение 3

Лабораторная работа №1.


Моделирование минерального питания сельскохозяйственной культуры 5

Лабораторная работа №2.


Моделирование сочетания культур в растениеводстве 9

Лабораторная работа №3.


Моделирование системы земледелия 16

Лабораторная работа №4.


Моделирование севооборота 20

Содержание 25






1 Файл доступен в сети Internet по следующим адресам:

http://svetlov.timacad.ru/umk1/sample-xa-new.xls



http://nsvetlov.narod.ru/umk1/sample-xa-new.xls

1 Предпочтительной альтернативой вышеописанному подходу является введение в модель дискретных переменных, отражающих принятие решения о возделывании каждой культуры. Изучение данного приёма не предусмотрено рабочей программой курса, однако студенты вправе изучить его самостоятельно и использовать при выполнении лабораторной работы.

1 Если модель решалась неоднократно, в отчёте следует привести все полученные решения модели и значения целевой функции для каждого из них.