Dynamic programming to solve the Ma

Dynamic programming to solve the Markov decision process problem of optimal insemination and replacement decisions was adapted to address large dairy herd management decision problems in the US. Expected net present values of cow states (151,200) were used to determine the optimal policy. States were specified by class of parity (n = 12), production level (n = 15), month of calving (n = 12), month of lactation (n = 16), and days open (n = 7). Methodology optimized decisions based on net present value of an individual cow and all replacements over a 20-yr decision horizon. Length of decision horizon was chosen to ensure that optimal policies were determined for an infinite planning horizon. Optimization took 286 s of central processing unit time.

The final probability transition matrix was determined, in part, by the optimal policy. It was estimated iteratively to determine postoptimization steady state herd structure, milk production, replacement, feed inputs and costs, and resulting cash flow on a calendar month and annual basis if optimal policies were implemented. Implementation of the model included seasonal effects on lactation curve shapes, estrus detection rates, pregnancy rates, milk prices, replacement costs, cull prices, and genetic progress. Other inputs included calf values, values of dietary TDN and CP per kilogram, and discount rate. Stochastic elements included conception (and, thus, subsequent freshening), cow milk production level within herd, and survival. Validation of optimized solutions was by separate simulation model, which implemented policies on a simulated herd and also described herd dynamics during transition to optimized structure.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเพื่อแก้ปัญหากระบวนการตัดสินใจ Markov ตัดสินใจผสมเทียมและการแทนที่ดีที่สุดถูกดัดแปลงเพื่อแก้ไขปัญหาการตัดสินใจจัดการฝูงโคนมขนาดใหญ่ในสหรัฐอเมริกา คาดค่าปัจจุบันสุทธิของวัวอเมริกา (151,200) ถูกใช้เพื่อกำหนดนโยบายเหมาะสม อเมริกาได้ตามชั้นของพาริตี (n = 12), ระดับการผลิต (n = 15), เดือน calving (n = 12), เดือนด้านการให้นม (n = 16), และวันเปิด (n = 7) วิธีการปรับให้เหมาะสมตามมูลค่าปัจจุบันสุทธิของวัวแต่ละตัวและทั้งหมดแทนผ่านฟ้า 20 ปีตัดสินใจการตัดสินใจ ความยาวของขอบฟ้าตัดสินใจที่เลือกเพื่อให้แน่ใจว่า นโยบายที่ดีที่สุดถูกกำหนดสำหรับระดับการวางแผนเป็นอนันต์ ปรับเอา 286 s เวลาหน่วยประมวลผลกลางเมทริกซ์เปลี่ยนความน่าเป็นที่สุดท้ายที่ถูกกำหนด ในส่วน โดยนโยบายเหมาะสม มันได้ประมาณซ้ำ ๆ เพื่อกำหนดโครงสร้างฝูงท่อน postoptimization ผลิตนม ทด แทน อาหารปัจจัยการผลิต และต้นทุน และกระแสเงินสดได้ในปฏิทินเดือนและประจำหากดำเนินนโยบายที่เหมาะสม ของแบบจำลองที่รวมผลของฤดูกาลในด้านการให้นมรูปโค้ง estrus ตรวจสอบราคา ราคาตั้งครรภ์ นมราคา ต้นทุน ราคาเก็บ และความก้าวหน้าทางพันธุกรรม ปัจจัยการผลิตอื่น ๆ รวมค่าลูก ค่า TDN และ CP อาหารต่อกิโลกรัม และอัตราส่วนลด องค์ประกอบแบบเฟ้นสุ่มรวมความคิด (และ ดังนั้น ตามมามาก), วัวนมผลิตระดับภายในฝูง และการอยู่รอด ตรวจสอบแก้ไขเพิ่มประสิทธิภาพ โดยการจำลองแยกรุ่น ซึ่งดำเนินนโยบายในฝูงจำลอง และยัง อธิบาย dynamics ฝูงระหว่างการเปลี่ยนโครงสร้างให้เหมาะ ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกในการแก้ปัญหาการตัดสินใจของมาร์คอฟผสมเทียมที่ดีที่สุดและการตัดสินใจเปลี่ยนมาดัดแปลงเพื่อแก้ไขปัญหาที่มีขนาดใหญ่การตัดสินใจการจัดการฝูงโคนมในสหรัฐอเมริกา คาดว่ามูลค่าปัจจุบันสุทธิของรัฐวัว (151200) ถูกนำมาใช้ในการกำหนดนโยบายที่เหมาะสม สหรัฐอเมริกาถูกกำหนดโดยระดับของความเท่าเทียมกัน (n = 12), ระดับการผลิต (n = 15), เดือนคลอด (n = 12), เดือนให้นมบุตร (n = 16) และวันเปิด (n = 7) การตัดสินใจที่ดีที่สุดวิธีการขึ้นอยู่กับมูลค่าปัจจุบันสุทธิของวัวของแต่ละบุคคลและเปลี่ยนทุกมุมขอบฟ้าตัดสินใจ 20 ปี ความยาวของขอบฟ้าตัดสินใจที่ได้รับการคัดเลือกเพื่อให้แน่ใจว่านโยบายที่ดีที่สุดได้รับการพิจารณาสำหรับการวางแผนขอบฟ้าไม่มีที่สิ้นสุด การเพิ่มประสิทธิภาพเอา 286 ของเวลาที่หน่วยประมวลผลกลาง. เมทริกซ์การเปลี่ยนแปลงน่าจะเป็นครั้งสุดท้ายที่ถูกกำหนดในส่วนนโยบายที่ดีที่สุด มันเป็นที่คาดซ้ำเพื่อตรวจสอบโครงสร้างฝูงรัฐ postoptimization มั่นคงการผลิตนมทดแทนปัจจัยการผลิตอาหารสัตว์และค่าใช้จ่ายและกระแสเงินสดที่เกิดในเดือนปฏิทินประจำทุกปีและถ้านโยบายที่ดีที่สุดถูกนำมาใช้ การดำเนินการตามรูปแบบที่รวมผลของฤดูกาลในรูปทรงโค้งให้นมบุตร, อัตราการตรวจจับตกมัน, อัตราการตั้งครรภ์, ราคานมค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนราคาเฟ้นหาและความคืบหน้าทางพันธุกรรม ปัจจัยการผลิตอื่น ๆ รวมถึงค่าลูกวัวค่านิยมของการบริโภคอาหารและ TDN CP ต่อกิโลกรัมและอัตราคิดลด องค์ประกอบ Stochastic รวมความคิด (และจึงตามมาทำให้ใหม่) นมวัวระดับการผลิตที่อยู่ในฝูงและความอยู่รอด การตรวจสอบของการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดโดยแบบจำลองที่แยกต่างหากซึ่งดำเนินนโยบายฝูงจำลองและอธิบายการเปลี่ยนแปลงฝูงในช่วงการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่ดีที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเพื่อแก้ปัญหาของกระบวนการตัดสินใจแบบที่เหมาะสมและการตัดสินใจแทนการปรับเพื่อแก้ไขปัญหา การตัดสินใจ การจัดการฟาร์มโคนมขนาดใหญ่ในสหรัฐอเมริกา คาดว่าค่าปัจจุบันสุทธิของรัฐวัว ( 151200 ) ถูกใช้เพื่อกำหนดนโยบายที่เหมาะสม สหรัฐอเมริกาถูกกำหนดโดยระดับของความเท่าเทียมกัน ( n = 12 ) , ระดับการผลิต ( n = 15 ) , เดือนที่คลอด ( n = 12 )เดือนของการให้นม ( n = 16 ) และวันเปิด ( n = 7 ) วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจตามมูลค่าปัจจุบันสุทธิของบุคคล วัว และเปลี่ยน ทั้งหมดมากกว่า 20 ปี การตัดสินใจของขอบฟ้า ความยาวของขอบฟ้า การตัดสินใจเลือกนโยบายที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าได้รับการพิจารณาสำหรับการวางแผนขอบฟ้าไม่มีที่สิ้นสุด การเพิ่มประสิทธิภาพได้ 286 ของเวลาซีพียู

สุดท้ายการกำหนดความน่าจะเป็นเมทริกซ์ ในส่วน โดยนโยบายที่เหมาะสมที่สุด มีการประเมินซ้ำเพื่อตรวจสอบ postoptimization steady state ) โครงสร้างการผลิตนมแทนอาหารและปัจจัยต้นทุน และส่งผลให้กระแสเงินสดในปฏิทินเดือนและรายปีพื้นฐานหากนโยบายที่ดีที่สุดถูกนำมาใช้การใช้แบบจำลองรวมผลของฤดูกาลต่อการให้นมรูปร่างโค้งอัตราการเป็นสัดการตั้งครรภ์ราคา , ราคานมทดแทนต้นทุนราคาที่เลือกสรร และความก้าวหน้าทางพันธุกรรม ปัจจัยอื่น ๆรวมค่าอาหาร และค่าของปริมาณสารอาหารโภชนะย่อยได้ลูกวัว , CP ต่อกิโลกรัม และอัตราคิดลด องค์ประกอบสุ่มรวมความคิด ( และทำให้ต่อมา freshening )วัวนมผลิตระดับภายในฝูงและการอยู่รอด การเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชั่น โดยแบบจำลองที่แยกซึ่งใช้นโยบายจำลองฝูงและยังอธิบายพลวัตฝูงในช่วงการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างให้เหมาะ