Development of optimization mathematical models for making compromise decisions on the efficiency of the fleet of agricultural moving power units

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Structurization and selection of a compromise solution from a multiple number of contradictory criteria facilitates the decision-maker (DM) to determine the design characteristics and output impacts related to them at the design stage.

AIM: Determination of the most significant criteria for solving the optimization problem using the software and hardware system of multi-criteria optimization in terms of the efficiency of the MPU fleet for the selection of a compromise decision by the decision-maker.

METHODS: The analysis is based on the collection of scientific papers, scientific articles and other information sources on R&D works on the creation of intelligent transport-technical units and on the improvement of methodology and software of multi-criteria optimization analysis of efficiency of the MPU fleet. In addition, methods of scientific generalization and statistical processing of available information and analytical materials from domestic and foreign sources were used.

RESULTS: As a result of the analysis, the most preferable criteria of the MPU fleet optimization were chosen, the list of variable parameters for further solution of the optimization problem was formed.

CONCLUSIONS: The practical value lies in determining the main criteria for optimization of the MPU fleet in order to perform subsequent optimization analysis.

About the authors

Valeria A. Zubina

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: lera_zubina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6657-1899
SPIN-code: 3410-5062

Cand. Sci. (Engineering), Senior Researcher of the Laboratory of Moving Power Units

Russian Federation, Moscow

Teymur Z. Godzhaev

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: tgodzhaev95@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4496-0711
SPIN-code: 1892-8405

Head of the Sector of Modeling and Optimization of Moving Power Units

Russian Federation, Moscow

Ivan S. Malakhov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: malakhovivan2008@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8162-7718
SPIN-code: 7067-6972

Junior Researcher of the Sector Modeling and Optimization of Moving Power Units

Russian Federation, Moscow

References

  1. Godzhaev Z.A, Faradzhev F.A, Matveev E.A, et al. Promising methods for designing load-bearing systems of automobile vehicles, taking into account many used means. Tekhnologiya kolesnykh i gusenichnykh mashin. 2012;3:18–24. (In Russ). EDN PDVCLR
  2. Godzhaev Z.A, Sergeev V.N, Faradzhev F.A. Multi-criteria selection of efficient frame design. Tractors and Agricultural Machinery. 2006;73(3):20–24. (In Russ). EDN: KWPMXR
  3. Karpenko A.P, Fedoruk V.G. Review of software systems for multicriteria optimization. Domestic systems. Informatsionnye tekhnologii. 2008;1:15–22. (In Russ). EDN: KFPWDJ
  4. Godzhaev Z.A, Lavrov A.V, Shevtsov V.G, et al. The methodology for assessing the level of localization of agricultural tractors production. Tractors and Agricultural Machinery. 2020;87(5):18–24. (In Russ). EDN: JAZNGW doi: 10.31992/0321-4443-2020-5-18-24
  5. Shevtsov V.G, Lavrov A.V, Zubina V.A, et al. Fundamental features of a narrowed type of reproduction in agriculture. Scientific and technical support of the agro-industrial complex of Siberia. Materials of the International Scientific and Technical Conference. Krasnoobsk: SFNTsA RAN; 2017:235–241. (In Russ).
  6. Skorokhodov A.N. Methods for increasing the reliability and efficiency of units and technological complexes. Workshop. Moscow: MGAU; 2003. (In Russ).
  7. Zubina V.A. Review and analysis of optimization methods and computer programs for increasing the efficiency of MTP. Vestnik agrarnoy nauki Dona. 2018;1(41):26–32. (In Russ). EDN: YWEECM
  8. Shevtsov V.G, Godzhaev Z.A, Lavrov A.V, et al. Methodology for determining the optimal composition of the tractor fleet in conditions of disrupted reproduction of resources. Selskokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii. 2016;4:9–14. (In Russ). EDN: WLZXPN
  9. Skorokhodov A.N, Levshin A.G. Production operation of the machine and tractor fleet. Moscow: BIBKOM; 2017. (In Russ). EDN: WWONWA
  10. Statnikov R, Matusov J, Statnikov A. Multicriteria Engineering Optimization Problems: Statement, Solution and Applications. Journal of Optimization Theory and Applications. 2012;155(2):355–375. EDN: SPBSOD doi: 10.1007/s10957-012-0083-9
  11. Sobol IM, Statnikov RB, Sobol IM. et al. Selection of optimal parameters in problems with many criteria: textbook. allowance. Moscow: Drofa; 2006. (In Russ). EDN: QJQRCT
  12. Godzhaev TZ, Zubina VA, Malakhov IS. The justification of functional properties of agricultural moving power units in the multi-objective scenario. Tractors and Agricultural Machinery. 2022;89(6):411–420. (In Russ). EDN: XTFDEB doi: 10.17816/0321-4443-121325
  13. Lavrov AV, Zubina VA. Systematization of automation elements used in agriculture. Agrarnyy nauchnyy zhurnal. 2021;4:94–97. (In Russ). EDN: FWMCBI doi: 10.28983/asj.y2021i4pp94-97

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Formulation of the multi-criteria optimization problem of efficiency of the MPU fleet.

Download (174KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».