El objetivo de este trabajo consiste en el estudio de problemas relacionados al proceso de producción de leche mediante el uso de técnicas de optimización combinatoria que complementen y enriquezcan los enfoques tradicionales de la agronomía.
En particular, este trabajo se llevará a cabo en el marco de un proyecto multi-institucional denominado “Sistemas de producción de leche competitivos, sostenibles y simples: el desafío de la lechería uruguaya”, el cual es financiado por la ANII (Agencia Nacional de Investigación e Innovación).
Teniendo en cuenta la complejidad creciente de los sistemas de producción lechera, parte de este proyecto consisten en abordar el problema de combinar la alta producción y la persistencia de las pasturas con eficiencia productiva integral, en términos de capital humano, variables productivas (incluida calidad del producto) y reproductivas, salud y bienestar animal.
En este marco, se está ejecutando un programa de investigación y transferencia de tecnología a largo plazo, bajo la hipótesis de que es factible una intensificación productiva sustentable basada en mayor productividad individual y aumentos de carga, sostenido en estrategias diferenciales de alimentación durante la lactancia y en una base forrajera productiva y persistente.
El proyecto ANII está compuesto por cuatro componentes, y este trabajo está incluido en el contexto del cuarto componente, llamado “Análisis y re-diseño de sistemas de producción: integración de investigación analítica y sistémica”. El objetivo de este componente es integrar información experimental y real del sistema (obtenida de los restantes componentes) a partir del desarrollo de modelos dinámicos de optimización y simulación. El objetivo de esos modelos consiste en describir, analizar y re-diseñar los sistemas de producción de leche.
Actualmente hay diferentes modelos disponibles en la literatura que abordan los problemas relacionados a los sistemas de producción de leche. Este trabajo consiste en unificar una serie de estos modelos desde una perspectiva táctica, teniendo en cuenta un enfoque multi-período (12 meses), buscando la integración de las decisiones operativas utilizando modelos más detallados (con comportamiento mensual).
Se plantea como propuesta el desarrollo dos enfoques. En primer lugar, se buscará integrar modelos de optimización y simulación teniendo en cuenta las características de un sistema específico (datos espaciales, tamaño y características del rodeo, pasturas disponibles, etc.) con el fin de evaluar el rendimiento de dicho sistema (mediante la obtención de una solución cercana del óptimo) que abarque 12 periodos de un mes. En segundo lugar, se buscará desarrollar un algoritmo evolutivo de optimización multi-objetivo para generar una aproximación del frente de Pareto, tomando como variables de decisión un sub-conjunto de parámetros de entrada, y usando diferentes funciones objetivo (maximización de la producción total, maximización de la eficiencia de la producción, maximización del beneficio económico, minimización del capital invertido, etc.).
Algunos de los problemas considerados son la asignación de recursos alimenticios, la reducción del costo de la dieta, la predicción del comportamiento de los sistemas ante cambios económicos o eventos medioambientales, la estimación del peso vivo de las vacas, la estimación del crecimiento de las pasturas luego del pastoreo, entre otros.
El objetivo principal es desarrollar una herramienta que permita la interacción entre varios módulos, cada uno representando un sub-modelo o aspecto del sistema. Se implementarán modelos individuales y se buscará la forma de hacerlos interactuar a partir de un modelo principal. De esta forma, la comprensión de la herramienta será más sencilla, más fácil de extender y se tendrá la posibilidad de determinar qué módulos se van a utilizar antes de cada ejecución modelo principal. El modelo principal puede ser visto como un modelo de optimización multi-etapa. A partir de las reglas de asignación de recursos para un período de tiempo, y los posteriores resultados del proceso general, podemos crear un sistema que utiliza esos resultados como datos de entrada de las etapas posteriores, y luego repetir el proceso durante todo el año.
Gastón Notte
Asistente / Ing. Computación, Msc. Phd (en curso)
gnotte@cup.edu.uy
