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M. Núñez-López

Resumen

Objetivo: revisar los métodos de optimización matemática empleados como herramienta para la toma de decisiones en sistemas agropecuarios en pequeña escala.


Diseño/metodología/aproximación: el presente trabajo consistió en realizar una búsqueda de artículos científicos en SCOPUS y ScienceDirect utilizando las palabras clave; optimización, modelos, sistemas lecheros, pequeña escala.


Resultados: se encontró que la programación lineal es un método para minimizar/maximizar funciones lineales sujeto a restricciones de igualdad o desigualdad. La programación no lineal tiene como propósito encontrar el óptimo de una función de diversas variables no lineales. El método llamado recocido simulado es un algoritmo de búsqueda meta-heurística para problemas de optimización global. Finalmente, el método algoritmo genético difiere de un algoritmo de optimización clásico basado en derivadas (programación lineal y no lineal) en dos formas principales, genera una población de puntos en cada iteración, el mejor punto de la población se aproxima a una solución óptima y selecciona la siguiente población mediante un cálculo que emplea generadores de números aleatorios.


Limitaciones del estudio/implicaciones: existe poca literatura científica en la cual se reporte el desarrollo de modelos matemáticos de este tipo que permitan simular y apoyar la toma de decisiones para evitar incrementos significativos en las emisiones de gases de efecto invernadero provenientes de las explotaciones ganaderas.


Hallazgos/conclusiones: A nivel mundial se han desarrollado diversos modelos matemáticos para estimar las emisiones de gases de efecto invernadero provenientes de la ganadería no obstante los modelos de optimización se han empleado limitadamente para simular el manejo estratégico en sistemas lecheros en pequeña escala.

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Sección
Artículos