En este trabajo se estudia este problema, formulando distintos modelos de programación matemática que representan con grado de fidelidad creciente distintas aproximaciones a la realidad.
En particular, se tiene en cuenta un rodeo con un conjunto de cabezas de ganado, que puede ser de características homogéneas o heterogéneas; y un conjunto de potreros en los que hay disponible pasturas, así como la posibilidad de alimentar con ración en establos; se busca maximizar la producción de leche (o alternativamente el beneficio económico), teniendo en cuenta el balance de energía entre requerimientos (mantenimiento y producción) y oferta (aporte energético de los alimentos consumidos). Estos modelos generan las bases para realizar una asignación de recursos sobre una base racional que puede mejorar los resultados obtenidos de forma intuitiva como usualmente realizan los productores. Se estudian también diversas formas de encontrar soluciones numéricas para estos modelos, las cuales se basan en formulaciones individuales (se identifica individualmente cada vaca del rodeo) o grupales (se identifican grupos de animales). Una posibilidad explorada es la aplicación de métodos de solución basados en Programación Matemática, que por su gran consumo de recursos computacionales solamente logran resolver de forma exacta instancias muy pequeñas del problema (pudiendo también suministrar soluciones aproximadas para instancias de mayor tamaño).
Como alternativa, se proponen y estudian implementaciones de Algoritmos Genéticos, basadas en diferentes representaciones, que son capaces de encontrar soluciones de buena calidad en tiempos de cómputo más razonables.
El trabajo incluye también resultados experimentales de las diversas propuestas formuladas. Para esto, se desarrolla un conjunto de casos de prueba, de complejidad creciente, y basados en datos reales. Con estos casos, se estudia el comportamiento y limitaciones de los métodos de resolución exacta, así como la precisión obtenida por las diferentes variantes de algoritmos genéticos implementadas. Los resultados permiten verificar que los métodos exactos no son viables para la formulación individual, mientras que los algoritmos genéticos obtienen buenos resultados en tiempos breves incluso en instancias de hasta 4000 animales. Por otra parte, se pudo verificar que al trabajar en grupos de animales el algoritmo exacto es más apropiado que el algoritmo genético, aunque este último también obtuvo muy buenos resultados para las pruebas realizadas incluso en instancias de hasta 10000 vacas; observándose en particular que la codificación basada en grupos tiene una eficiencia mucho mayor que aquella basada en individuos. Además del estudio de precisión y eficiencia computacional, se realiza un análisis de interpretación de los resultados en sus implicancias a nivel del sistema de producción, lo que permite detectar ciertos patrones en el uso de los recursos alimenticios que abren vías para estudios futuros en la temática.
Gastón Notte
Asistente / Ing. Computación, Msc. Phd (en curso)
gnotte@cup.edu.uy
Directores de Tesis: Héctor Cancela (cancela@fing.edu.uy), Pablo Chilibroste (pchili@fagro.edu.uy)
Asesor: Martín Pedemonte (mpedemon@fing.edu.uy)
Maestría en Informática Aplicada / Mayo 2014
Palabras Clave: Asignación de Recursos, Sistemas Pastoriles, Producción Lechera, Algoritmos Genéticos, Metaheurísticas.
