飼料配方軟件是飼料配方工作者的重要工具。自從有了（le）飼料配（pèi）方軟件，配方軟（ruǎn）件的算法改進就成了配方軟件設計（jì）的核心，算法的好與壞直接關係（xì）到配方的成本和營養指標的滿足程度。本文並（bìng）非想研究算法的本身（shēn），而是針對目前比較常用的算法做一（yī）個簡要介紹，以利於購買者加深對配方軟件的理解，從而正確決策，不被表麵現象所迷惑，麻豆影视传媒文化新能源生產銷售的秸稈顆粒機、秸稈壓塊機是壓製顆粒飼料很不錯的（de）選擇。 目前，用於配方軟件的算法都是基於線性規劃的（de），經過一係列的修改又產生了所謂的多配（pèi）方套算、目標規劃和模糊規劃。雖然這些算法都有一定的特色和優越性，但是，他（tā）們仍然具備線性規劃最基本的特征（zhēng）。實質上，可以這麽理解，線性規劃（huá）是算法發展史上（shàng）的裏程（chéng）碑，後麵的所謂目標規劃和模糊規劃僅僅（jǐn）是進行小小的修改，並不具有劃（huá）時代的意義。多配方套算則（zé）僅僅是改（gǎi）變（biàn）了線性規劃的（de）條（tiáo）件（jiàn）和輸（shū）出方式而已，實質就是線性規劃。 我們簡單看一（yī）下這幾種算法就可以得出合理（lǐ）的結論。 1、線性規劃 線（xiàn）性規劃是（shì）運籌學中研究較早、發展較快、應用廣泛、方法較成熟的一個重（chóng）要分支．它是輔助人們進（jìn）行科學管理的一種數學方法。在經濟管理、交通運輸、工農業生產等經（jīng）濟活動中．提高經濟（jì）效果是人們（men）不可缺少的要求．而提高經濟效果一般（bān）通過兩種途徑：一是技術方麵的改（gǎi）進，例如改善生產工（gōng）藝，使用新設備和新型原材料。二是生（shēng）產組織與計劃的改進，即合（hé）理安排人力物力資源。線性規劃所研究的是：在一定條件（jiàn）下，合理安排人力物力等資源，使經濟效果達到最好。 一般的，求線性目標函數在線性約束條件下的最大值或最小值問（wèn）題，統稱為線性規劃問題。滿足線性（xìng）約束條件的解叫作可行解，由所有可（kě）行解（jiě）組成（chéng）的集合叫作可行（háng）域。 線性（xìng）規劃問題數學模型的一般形式（shì）： (1)列出約束（shù）條件及目標函（hán）數； (2)畫出約（yuē）束條件所表示的可行域； (3)在可行域內求目標函數的最優解。 正是因為（wéi）利用線性規劃（huá）可以合理配置資源，從它問世以來，很快就被利用來進行飼料配方設計。它可以在滿足營養指標和飼料（liào）原料使用上下限多個約束條（tiáo）件的情況下，給出最小成本的配方。 2、目標規劃 線（xiàn）性規劃模型隻考慮了單一目標，並且所有約束都要絕對滿足。然而，很多問題具有不同衡量單（dān）位的多重目標（biāo），這樣建立一個綜合的（de）單（dān）一目標（biāo）即使可能的話，也非（fēi）常困難。 目標（biāo）規（guī）劃是線性規劃的一種變異形式．它容許處理不同層次的相互衝突的（de）多個目標。各目標是分等級的，按優先級處理。在求解（jiě）過程中，不能犧牲高（gāo）等級的目標來滿足低等級的目標。解決這（zhè）個問題相（xiàng）當於把高等級目標當作低等（děng）級目標的約束，解一係列嵌套的（de）線性規劃問（wèn）題。線性規劃是要使單一目標最優化，而目標（biāo）規劃則是要使對目標體係的偏差最小，這樣得出的解稱為滿意解。因為並不一（yī）定要滿足所有目標，而是要盡量接近目標。 目標函數（shù）僅包含偏差（chà）變（biàn）量（即對目標或（huò）正或負的偏差），在同（tóng）一優先級的偏差變量中，還可（kě）以賦予偏差權數以表示其相對重要程（chéng）度。其目（mù）標則是在考慮優先級的前提下，使（shǐ）各優先級的偏差之（zhī）和最小（xiǎo）。全部約束（shù）都是等式約束，包括正的或負的偏差變量以及決策變量。 飼料配方設計有時候也和目（mù）標規劃相類似，一些條（tiáo）件無法滿足的情況下，設計者（zhě）會根（gēn）據各（gè）個營養要素的重要性，進行相（xiàng）應的（de）取舍，從而得到（dào）一個比較滿意的配方。 3、模糊線性規劃 模糊線性規劃是在線性規劃及加入伸縮量之後構造一新的線（xiàn）性規劃（huá）。它能根據原線性規劃各（gè）項營（yíng）養成分及原料的影子價格（gé）自動按用戶給出的伸縮量調整配方，從而得到（dào）一個（gè）成本低、又滿（mǎn）足要（yào）求的合理配方。模糊線性規劃期望模擬有經驗的配（pèi）方師（shī）對線性規劃配（pèi）方（fāng）進行調整，但是，實質上（shàng）有經驗（yàn）的配方師（shī）調整配方的時候並非完全按照事（shì）先確定所謂伸縮變量的規則來調整配方，因而，模糊（hú）線性規劃（huá）也不能完全得（dé）出（chū）與優秀配方師一樣的（de）結（jié）果。 4、3種計算方法的比較 3種（zhǒng）算法中，計算最為複雜的是模糊線性規劃（huá），其次是目標規（guī）劃。後麵兩種都是從線性規劃發（fā）展而來。 從上麵（miàn）的簡述可以看出，三者最大的不同不在於參與計（jì）算的條件，其實核心的計算方法都一樣，都是線性規劃。而後兩者之所以能（néng）夠區別於前者，其主要原因是引入（rù）了伸縮變量，也就是說．線性規劃的計算條（tiáo）件是（shì）相對剛性的，而後兩者（zhě）的計算條件卻可以在計算中調整。而目標規劃和模（mó）糊線性規劃的區別又在於（yú）目標規劃的彈性變量隻能靠人為引（yǐn）入（rù），模糊線性規劃卻可以根據計算後的影子價格自動調整。 需要指出（chū）的是，無論目標規劃還是模糊線性規劃的伸縮量，都必須由使用者在計（jì）算前指定。一言以蔽之，伸縮量的指定實質上是對飼養標準和原料使用量的調整。既然要對飼養（yǎng）標準和原料使用量進行調整，使用者就（jiù）必須對動物營養和飼料科（kē）學知識（shí）有一定（dìng）了解。所以從這個角度（dù）上來（lái）講，永（yǒng）遠沒有傻瓜軟件！對動物營養和飼料學知（zhī）識毫無了解的（de）人，在任何配方軟件上都無法配出優秀的配方來！ 在應用中，無論是目標（biāo）規劃還是模糊線性規劃，使用者（zhě）一般（bān）都會追求最低成本。由於在剛性條件下，線性規劃的最優解已經是（shì）成本最低值，毫無疑問，目標規劃（huá）和模糊線性規劃都（dōu）是並且隻能通過犧牲營養指標的（de）滿足程度來獲得更低成本。就筆者而言（yán），一（yī）般自己（jǐ）調整飼養（yǎng）標（biāo）準和原料的添加比例，用線性規劃按照自己的意願來進行配方設計，而不是直接使用目標規劃和模糊線性規劃。 5、3種算法的弊端 因為這3種算法的核心都是線性規劃，而線性（xìng）規劃的（de）目標是獲得（dé）最（zuì）理想的結果。如果不人為設（shè）置某些常用原料的使用量，可能會因為原料價格的小小波動導致某種原料的使用與否，這樣的話，動物對原料的劇烈變動不一定能適應。即便動物能夠承受，一個（gè）廠家也沒有那（nà）麽大的倉儲能力來滿足（zú）原料選擇的迅（xùn）速變動， 另外，這3種算法都是以獲得單位營養濃度成本最低（dī）為原則計算的，實際上動物生產中飼（sì）料營養素濃度是可以在一定範圍內變（biàn）化的。需要指出的是，這種變化應該是（shì）按照預先設定的（de）模型按比例變化，並非單獨降（jiàng）低或者提高（gāo）某個（gè）指標，如果期望利用（yòng）大幅度（dù）改變（biàn）營養素之間比例（lì）導致營養素之間的比例偏離已經成熟的模型太遠來求得配方成本下降，從而達到生產效益最高，那隻（zhī）是緣木求魚！那種調整最終隻能（néng）導致營（yíng）養素的浪費和總成本的上升。而我們選擇的參與計（jì）算的那個營養素濃度值得到的配方卻（què）不一定是性價（jià）比最高的，真正性價比最高的配方可能會略微提高或者降（jiàng）低營養素濃度才能達到，這也是線（xiàn）性規劃為基礎的所（suǒ）有（yǒu）算（suàn）法的最大（dà）弊端！因為目前的線性規劃（huá）還不能把某種（zhǒng）營養素和價格之比（bǐ）（暫且稱為性價比）作為線（xiàn）性規劃的目標！也就是說，純粹的線性規（guī）劃程序無法得到（dào）效（xiào）益配方！這也（yě）是目前流行的以線性規劃為基礎的所有（yǒu）配方軟件中最大、又（yòu）最無奈的事情！當然事情也並非如此絕對悲觀！優秀的軟（ruǎn）件工程師（shī）可以（yǐ）通過變通的方法來使軟件計算出最為接近最佳效益的配方。當然這必須是以（yǐ）犧牲更多運算時間（jiān）作為代價的。經過以上分析，實際上目前（qián）的主流配方軟件都是以（yǐ）線性規（guī）劃為基本算（suàn）法，雖然實現線性規劃的編程方法有多種，但（dàn）是運（yùn）算結果（guǒ）不會相差太遠（yuǎn）。單單從算法的角度來（lái）講，主要流行（háng）的飼料（liào）配（pèi）方軟件大致在一（yī）個（gè）水平上，不同的僅僅是（shì）操作方法和不（bú）同（tóng）使用者感覺到的方便程度而已！