Multiple objective optimization models in studying the sustainable development of a farm

• Autorzy: Zarod J.

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie wielokryterialnego modelu optymalizacyjnego do badania zrównoważonego rozwoju gospodarstwa rolnego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

PL

Celem badań było przedstawienie zrównoważonego rozwoju produkcji rolniczej na przykładzie przeciętnego gospodarstwa rolnego w Polsce. Badanie przeprowadzono za pomocą wielokryterialnych modeli optymalizacyjnych. Na podstawie danych statystycznych zbudowano dwa modele. Model I opisywał gospodarstwo rolne z produkcją roślinną, model II z produkcją roślinną i zwierzęcą. Funkcje celu tych modeli dotyczyły dochodu rolniczego, produkcji rolniczej i ilości substancji organicznych w glebie. Kryteria te dążyły do zachowania równowagi, istotnej dla zrównoważonego rozwoju, między celem ekonomicznymi, produkcyjnymi i ekologicznymi. Wyniki rozwiązań optymalnych ustaliły taką strukturę produkcji, która nie degraduje środowiska naturalnego, daje najwyższy, możliwy w danych warunkach dochód rolniczy i zapewnia produkcję o wysokim standardzie, niezbędną na potrzeby własne oraz na sprzedaż. Struktura produkcji roślinnej w rozwiązaniach obu modelach różniła się nieznacznie. Dochód rolniczy uzyskany w gospodarstwie rolnym ze zwierzętami był o około 85% wyższy niż w takim samym gospodarstwie zajmującym się tylko produkcją roślinną. W obu modelach, dzięki stosowanym zasadom zrównoważonej produkcji, uzyskano dodatni bilans substancji organicznych w glebie.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu
• Rocznik: 2015
• Tom: 17
• Numer: 3
• Opis fizyczny: p.414-420,fig.,ref.

Twórcy

autor

Zarod J.

• West Pomeranian University of Technology Szczecin, K.Janickiego Str. 31, 71-270 Szczecin

Bibliografia

• Augustyńska-Grzymek I. (ed.). 2012: Produkcja, koszty i dochody z wybranych produktów rolniczych, IERiGŻ-PIB, Warszawa, 76 pp.
• Charnes A., Cooper W. 1961: Menagement Models and Industrial Applications of Linear Programming, Wiley, New York.
• Figueira J., Greco S., Ehrgott M. (ed.). 2005: Multiple Criteria Decision Analysis, State of the Art Surveys, Springer, London, 344 pp.
• Fotyma M., Mercik S. 2002: Chemia rolna, PWN, Warszawa.
• Kalyanmoy D. 2001: Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, Wiley & Sons, New York, 126 pp.
• Kunsch PL., Martens E., Despontin M. 2005: A socio-economic model of moving decisions in cities. VUB/MOSI Working Document 17, 1-17.
• Manos B., Chatzinikolaou P., Kiomourtzi F. 2013: Sustainable Optimization of Agricultural Production, APCBEE Procedia, vol. 5, 410-415.
• Rodríguez S., Albornoz V., Plà L. 2009: A two-stage stochastic programming model for scheduling replacements in sow farms, TOP, vol. 17, Issue 1, 171-189.
• Staniak M. 2009: Zrównoważony rozwój obszarów wiejskich w aspekcie środowiskowym, Woda-Środowiski-Obszary Wiejskie, t. 9, z. 3(27), 187-194.
• Steuer R.E., Na P. 2003: Multiple Criteria Decision Making Combined with Finance: A Categorized Bibliographic Study, European Journal of Operational Research, 150(3), 496-515.
• Zgierska A. (ed.). 2014: Przeciętne zatrudnienie i wynagrodzenie w sektorze przedsiębiorstw [online], http://stat.gov.pl, accessed on 22/12/2014.
• Ziółkowska E. (ed.). 2014: Rolnictwo 2013, [online], http://stat.gov.pl, accessed 22.12.2014.