ОПТИМАЛЬНОЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ НА ПЛАНТАЦИЯХ ХМЕЛЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Authors: Филиппов В.П. , Васильев С.А. , Алексеев В.В. , Максимов Е.А. , Бачурин А.Н. 
Published: January 2025

Проблема и цель. Цель настоящего исследования – описать решение задач оптимизирования передвижения сельскохозяйственной техники по хмельникам и между хмельниками для условий агроландшафта склоновых земель. Методология. Построение полного трека разделялось на два этапа. На первом этапе выполнялся «грубый» подбор, на втором «уточненный». Для первичной оценки использовался широко известный метод TSP (Travelling Salesman Problem), в качестве вершин которого выступают некоторые абстрактные точки, характеризующие положение хмельников, сушилок, машинно-тракторного парка и т.д. Второй алгоритм определял трек с множественными разворотами внутри хмельника и переходы между теми хмельниками, которые вычислялись на первом этапе. Для задачи поиска оптимального пути использовался метод целочисленной оптимизации – алгоритм A star, поскольку задание можно представить в виде графа из наиболее эффективных и гибких алгоритмов поиска пути. Результаты. В результате исследования, направленного на изучение особенностей поиска решений с использованием предложенного алгоритма, установлено, что все допустимые для перемещения техники точки хмельника составляли массив. Между каждыми соседними парами точек задавались такие характеристики как расстояние, потери топлива или времени на прохождение техники между ними. Решение сводилось к поиску минимума функции условных затрат на множествах точек, составляющих траектории движения. Для каждой траектории вычисляли величину, кумулятивно характеризующую затраты. При этом минимизировалось общее число разворотов и возможные длины участков, по которым осуществлялся неоднократный проезд. Заключение. Результаты исследования позволили автоматически рассчитать траектории движения техники для различных типов операций и начальных условий, причем для ускорения вычислений и сокращения времени построения оптимизированных треков реализована многопоточность вычислений на современных многоядерных процессорах.

Problem and purpose. The purpose of this study was to describe the solution to the problems of optimizing the movement of agricultural machinery through and between hop felds for the conditions of the agricultural landscape of sloping lands. Methodology. The construction of the complete track was divided into two stages. At the frst stage, a "rough" selection was performed, at the second, a "refned" one. For the initial assessment, the well-known TSP (Traveling Salesman Problem) method was used, the vertices of which are some abstract points characterizing the position of hoppers, dryers, machine and tractor parks, etc. The second algorithm determined the track with multiple reversals inside the hop and the transitions between those hop that were calculated at the frst stage. For the task of fnding the optimal path, the integer optimization method, the A star algorithm, was used, since the task can be represented as a graph of the most efcient and fexible pathfnding algorithms. Results. As a result of the research aimed at studying the features of the search for solutions using the proposed algorithm, it was assumed that all the points of the chmelnik allowed for moving the technique were an array. Between each adjacent pair of points, characteristics such as distance, fuel loss, or time for passing equipment between them were set. The solution was to fnd the minimum of the conditional cost function on the sets of points that make up the trajectory. For each trajectory, a value was calculated that cumulatively characterizes the costs. At the same time, the total number of U-turns and the possible lengths of sections through which repeated travel was carried out were minimized. Conclusion. The results of the study made it possible to automatically calculate the trajectories of equipment for various types of operations and initial conditions, and to speed up calculations and reduce the time to build optimized tracks, multithreading calculations on modern multicore processors were implemented.