Sklep

Celem głównym pracy jest zastosowanie wybranych metod heurystyczno- -symulacyjnych do rozwiązywania liniowo-dynamicznych modeli decyzyjnych produkcji roślinnej przeciętnego gospodarstwa rolnego oraz analiza porównawcza rozwiązań otrzymanych za ich pomocą. Cele szczegółowe pracy:– zastosowanie metod: algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych sieci neuronowych do optymalizacji dynamicznej struktury produkcji roślinnej w przeciętnym gospodarstwie rolnym,– wykorzystanie zasady Bellmana do dekompozycji i budowy etapowych modeli liniowo--dynamicznych (szeregowych i szeregowo-równoległych) oraz analiza dokładności rozwiązań i czasów trwania obliczeń,– porównanie rozwiązań metod algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych sieci neuronowych (dokładność, czas obliczeń),– budowa i rozwiązanie liniowo-dynamicznych modeli dualnych. Hipoteza pracy: Metody algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych sieci neuronowych są użytecznym narzędziem w ustaleniu struktury produkcji rolniczej w okresach wieloletnich. Otrzymane za ich pomocą maksymalne wielkości dochodu rolniczego są zbieżne do rozwiązania optymalnego metodą simplex (PL) liniowo-dynamicznego modelu przeciętnego gospodarstwa i pozwalają na opcjonalny wybór planów różniących się strukturą produkcji roślinnej.