Chương VI
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT MỘT SỐ HƯỚNG NGHIÊN CỨU
1. ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH TỐI ƯU TRONG NÔNG NGHIỆP

Các mô hình tối ưu có một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực của nông
nghiệp như:
- Quy hoạch sử dụng đất và tài nguyên hợp lý, chuyển đổi cơ cấu cây trồng – vật
nuôi nhằm đạt hiệu quả kinh tế, hiệu quả sử dụng đất và tài nguyên, hiệu quả sinh thái
môi trường.
- Hoạch định các chính sách tối ưu trong quản lý hệ thống nông – lâm – ngư
nghiệp trên cơ sở thu thập và khai phá các dữ liệu thực tế.
- Tin sinh học, bảo vệ thực vật, công nghệ chế biến, thiết kế chế tạo máy nông
nghiệp, các thiết bị tự động hoá…
Ngoài ra, còn nhiều lĩnh vực nông nghiệp khác mà các mô hình tối ưu có thể
mang lại các lợi ích thiết thực. Một số ví dụ được đã được đề cập tới trong chương I minh
hoạ khá rõ ràng cho vấn đề này. Đó là các vấn đề nghiên cứu chuyên khảo (study cases)
đã được Khoa Công nghệ thông tin phối hợp với các chuyên gia nhiều lĩnh vực cộng tác
triển khai trên thực tế. Qua những vấn đề nghiên cứu khảo sát đó có thể nhận thấy tầm
quan trọng của việc đưa ra các mô hình tối ưu để giải quyết các bài toán thực tiễn.
Để thiết lập một mô hình tối ưu phải xác định rõ các yêu cầu, các mục tiêu cụ
thể cần đạt tới, các điều kiện hạn chế (ràng buộc) của bài toán, các yếu tố (biến quyết
định) cần xem xét cũng như phải bỏ ra nhiều công sức để thu thập được các dữ liệu thực
tế đa dạng và có độ tin cậy cao . Sau đó, cần lựa chọn một phương pháp tối ưu toán học
phù hợp làm công cụ để giải quyết mô hình. Việc phân tích các kết quả tính toán đạt
được cũng như triển khai, đánh giá và kiểm nghiệm các phương án tối ưu trên thực tế
cần nên thận trọng và chính xác với sự cộng tác chặt chẽ của các chuyên gia trong lĩnh
vực nông nghiệp và các chuyên gia về toán – tin ứng dụng.
2. NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG VÀ ĐỀ XUẤT CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU

Các phương pháp tối ưu toán học có thể áp dụng trong lĩnh vực nông nghiệp
cũng rất đa dạng như trong hầu hết các lĩnh vực kinh tế – xã hội khác. Đó là các phương

lại là một công cụ mạnh trong việc “khai phá kinh nghiệm và tri thức”.
3. XÂY DỰNG CÁC PHẦN MỀM TỐI ƯU

Việc tìm kiếm các phương án khả thi và hợp lý cho các mô hình tối ưu đã thiết
lập được, cũng như kiểm nghiệm và phân tích sự phù hợp của kết quả với các dữ liệu
thực tế đa dạng đòi hỏi phải tạo ra các chương trình máy tính đủ mạnh. Hơn nữa, các
chương trình này cần được đóng gói thành các phần mềm dễ sử dụng, có giao diện thân
thiện với người dùng. Điều này sẽ giúp cho các chuyên gia trong lĩnh vực nông nghiệp
có thể khai phá các dữ liệu nông nghiệp một cách hiệu quả và cho phép họ tìm hiểu sâu
hơn về mô hình cũng như phát huy được các kinh nghiệm và tri thức chuyên ngành sẵn
có của mình. Việc xây dựng và sử dụng các phần mềm tối ưu cũng thúc đẩy khoa học
về mô hình hoá và tính toán khoa học phát triển rộng rãi hơn nữa trong các chuyên
ngành nông nghiệp.
Các phần mềm thương phẩm đóng gói của nước ngoài (chẳng hạn như Excel,
Lingo, v.v…) không thể cung cấp đầy đủ các công cụ cần thiết để giải quyết các bài
toán, các mô hình tối ưu phát sinh từ thực tế trong các lĩnh vực kinh tế nông nghiệp,
quản lý sử dụng đất và tài nguyên, cơ khí - tự động hoá nông nghiệp... Nói riêng, đối
với các mô hình tối ưu phi tuyến một mục tiêu, mô hình tối ưu đa mục tiêu thường gặp
trong đào tạo và nghiên cứu khoa học, các phần mềm tính toán khoa học vẫn chưa sẵn
có. Vì vậy, vấn đề xây dựng qui trình tính toán, thiết kế thuật giải và cài đặt hệ chương
trình máy tính – phần mềm tối ưu là một vấn đề liên ngành được nhiều chuyên ngành
nông nghiệp cũng như các chuyên gia toán học và tin học quan tâm. Kinh nghiệm của
chúng tôi trong thiết kế các phần mềm tối ưu RST2AU, MULTIOPT và PRELIME cho
thấy vấn đề này đòi hỏi người thiết kế phải có cơ sở vững về phương pháp mô hình hoá,
về các phương pháp tối ưu, có kiến thức về thuật giải và lập trình, cũng như biết cách
cộng tác với các chuyên gia trong các lĩnh vực nông nghiệp.

93



để xử lý các ý kiến đó một cách tương tác nhằm cuối cùng tìm ra một đánh giá thống
nhất của tập thể chuyên gia. Mô hình ra quyết định tập thể có thể được áp dụng để hỗ
trợ cho việc lượng hoá các chỉ tiêu định tính về kinh tế – xã hội cũng như chọn ra các
phương án quy hoạch sử dụng đất cho địa bàn cấp xã / cấp huyện.
- Mô hình mô phỏng: Trước hết, cần phải xử lý thống kê các số liệu thu được và
kết hợp với các số liệu của hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xây dựng các cơ sở dữ liệu
động về các nguồn dự trữ, về sinh thái môi trường, dự báo thị trường nông sản, các dữ
liệu về kinh nghiệm truyền thống của hộ nông dân cũng như các chỉ tiêu, chính sách cấp
vi mô. Sau đó, áp dụng mô phỏng để tìm ra các phương án tối ưu trong quy hoạch sử
dụng đất cho địa bàn từng xã và tổng hợp cho địa bàn cấp huyện.

94


Dữ liệu thực tế

Triển khai ,
phân tích ,
đánh giá,
sửa đổi

Xây dựng các cơ sở
dữ liệu và hệ thông
tin nông nghiệp

Xử lý
thống kê,
GIS

Lựa chọn

Các phương pháp nêu trên phải được chi tiết hoá bằng các thuật giải nhằm xây
dựng hệ phần mềm tích hợp. Cũng cần chú ý rằng để xây dựng và triển khai thành công
hệ hỗ trợ ra quyết định, cần:
- Đưa ra được các phương pháp lượng hoá thích hợp các chỉ tiêu định tính về
môi trường - xã hội,
- Biết cách phân tích / kiểm nghiệm các kết quả tính toán do hệ hỗ trợ ra quyết
định cung cấp,
- Đưa ra được các phương pháp thu thập và xử lý ý kiến của nông dân và của các
chuyên gia.

95


DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Nguyễn Đức Nghĩa, Tối ưu hoá, Nhà xuất bản Giáo dục, Hà Nội, 2000.
2. Phan Quốc Khánh, Trần Huệ Nương, Quy hoạch tuyến tính, Nxb. Giáo dục,
2003.
3. Nguyễn Hải Thanh, Mô hình toán tối ưu xây dựng cơ cấu cây trồng, Báo cáo
tổng kết đề tài khoa học cấp Bộ mã số B99 – 32 - 54, 2001.
4. Nguyễn Hải Thanh (chủ biên) và các tác giả khác, Tin học ứng dụng trong
ngành nông nghiệp, Nxb. Khoa học và Kỹ thuật, 2005.
5. Nguyễn Hải Thanh, Toán ứng dụng, Nxb. Đại học Sư phạm Hà Nội, 2005.
6. Nguyễn Hải Thanh, Tối ưu hoá, Giáo trình cho ngành Công nghệ thông tin và
Tin học, Nhà xuất bản Bách khoa, Hà Nội, 2006.
7. M. S. Bazaraa, C. M. Shetty, Nonlinear programming: Theory and algorithms,
John Wiley and Sons, New York, 1990.
8. B. E. Gillett, Introduction to operations research: A computer–oriented
algorithmic approach, McGraw–Hill, New York, 1990.
9. Sy−Ming Guu and Yan−Kuen Wu, Two− phase approach for solving the fuzzy