Математики Финансового университета разрабатывают новые, экономические подходы к оптимизации кормления сельскохозяйственных животных.

Каждый из нас или слышал, или на себе испытывал действие различных диет. Кому-то изменения в питании посоветовал врач, кто-то хочет сбросить вес, для кого-то специальное питание помогает меняться после тренировок. В ситуации, когда у человека есть выбор из сотен продуктов, добавок, витаминов, десятков готовых блюд и напитков, сложно понять, какое сочетание продуктов будет наилучшим. Если погружаться в тему глубже, то выяснится, что у каждого продукта свой химический состав, свой набор коэффициентов переваримости и биодоступности, наше тело в разные периоды жизни нуждается в разных количествах питательных веществ, а от некоторых веществ стремится избавиться. Также учтем разнообразие технологий изготовления продуктов, разные способы приготовления и их совместимость, размеры порций, разброс цен и т.д. В этой ситуации поиск своего, индивидуального наилучшего питания становится для человека бесконечным экспериментом.

Вместе с тем, в такой области экономики, как производство животноводческой продукции, современная наука достаточно подробно изучила, что требуется животным и как их кормить, чтобы животное могло реализовать свой генетический потенциал и обеспечить максимальную продуктивность.

Какие задачи в кормлении не решены до сих пор и почему? Что нового предлагают ученые Финансового университета? Для понимания ответа на эти вопросы расскажем о сути кормления сельскохозяйственных животных.

Основные положения науки о кормлении заключаются в следующем:

1. У животного есть суточная потребность в определенном наборе компонентов питания (энергия, клетчатка, протеины, аминокислоты, микроэлементы, витамины, сахара), этот набор различен для разных видов животных,

2. Суточная потребность в том или ином компоненте зависит от индивидуальных характеристик животного: возраста, условий содержания, упитанности, продуктивности, состояния здоровья и характеризуется так называемыми «нормами кормления»,

3. В организм животного ежедневно должны поступать десятки компонентов питания в строго заданных границах, только в этом случае кормление считается идеально сбалансированным и отвечает физиологическим потребностям животного. Идеальный рацион – это рацион, фактическая питательность которого совпадает с нормами,

4. Отклонение фактической питательности рациона от норм кормления приводит к потерям: снижается продуктивность, сокращаются сроки эксплуатации из-за ухудшения здоровья, возможны потери при воспроизводстве стада.

Специалистам по кормлению ежедневно нужно решать одну и ту же задачу: как из имеющихся кормов хозяйства рассчитать идеально сбалансированные рационы? Очевидно, что из-за ограниченного набора кормов получить рацион, питательность которого идеально соответствует нормам десятков компонентов питания, практически невозможно: всегда будет присутствовать или недокорм, или перекорм по каким-либо компонентам. Как в этом случае сравнивать рационы между собой и выбирать наилучший?

На рис. 1 и 2 показаны диаграммы сбалансированности двух рационов, где окружность – это нормы, которым должна соответствовать питательность рациона, недокорм показан цветом внутри окружности, перекорм – сектором, выходящим из окружности.

Какой рацион лучше, первый или второй? Традиционно экономисты старой школы главное внимание обращают на стоимости рационов, предполагая, что рационы более-менее сбалансированы и в этом смысле одинаковы, и более дешевые рационы, казалось бы, должны обеспечивать большую прибыль. Но при таком подходе не учитывается последний пункт – несбалансированность кормления приводит к значительным экономическим потерям: снижению привесов, падению молочной продуктивности, болезням и т.д.

Как учитывать потери по дисбалансу? Что хуже: перекорм по лизину или недокорм по клетчатке? Нехватка йода или избыток кальция? На Кафедре математики и анализа данных Финуниверситета профессором Лукьяновым П.Б. предложен механизм использования нелинейных штрафных функций для количественного описания эффекта потерь по каждому компоненту. Идея заключается в следующем: фактическому содержанию компонента в рационе сопоставляется некий рублевый штраф, те деньги, которые мы теряем из-за несбалансированности по данному компоненту.

Как это работает: если фактическое содержание компонента в рационе находится вблизи нормы, потерь нет, значение штрафной функции равно нулю. Но при дальнейшем отклонении компонента от нормы в большую или меньшую стороны начинают проявляться потери, что описывается функцией специального вида, параметрами которой мы можем управлять.

Для моделирования семейства штрафных функций преподавателями кафедры были привлечены толковые студенты, которые, в рамках временных трудовых студенческих коллективов (ВТСК), используя язык программирования R, создали ряд приложений, позволяющих специалисту по кормлению моделировать потери, связанные с несбалансированностью кормления, см. рис. 4.

Полученные результаты моделирования штрафных функций интегрируются преподавателями в более серьезные проекты, направленные на оптимизацию рационов по критериям, учитывающим потери по дисбалансу и минимизирующие эти потери:

(СтоимостьРациона + ПотериДисбаланса) –> min

Практический выход этих исследований кафедра видит в создании наукоемкого онлайн сервиса, позволяющего любому хозяйству России с помощью инструментов сервиса выполнять зоотехнический и экономический анализ кормления, а также проводить ряд оптимизационных расчетов для своих животных.

Профессор Кафедры математики и анализа данных, доктор экономических наук Лукьянов Павел Борисович