Ứng dụng mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp

Bài viết Ứng dụng mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp tổng quan khả năng ứng dụng mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp làm cơ sở khoa học cho người ra quyết định lựa chọn các phương án tối ưu, góp phần chuyển đổi cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp hiệu quả hướng đến phát triển nền kinh tế nông nghiệp bền vững. Mời các bạn cùng tham khảo!

HỆ THỐNG THÔNG TIN, VIỄN THÁM VÀ TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ ỨNG DỤNG MƠ HÌNH TỐI ƯU H A ĐA MỤC TIÊU TRONG QU HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP Ngô Thị Hiệp Trƣờng Đại học Tài nguyên Mơi trƣờng Thành phố Hồ Chí Minh Email: nthiep@hcmunre.edu.vn TĨM TẮT Ở Việt Nam nay, nghiên cứu tối ƣu hóa đa mục tiêu quy hoạch sử dụng đất nói chung quy hoạch sử dụng đất nơng nghiệp nói riêng đƣợc thực song nghiên cứu diễn phạm vi hẹp, tính ứng dụng chƣa cao Trong đó, vấn đề phát triển nông nghiệp bền vững chƣa cấp thiết nhƣ Để phát triển bền vững, đòi hỏi phải đáp ứng đƣợc nhiều mục tiêu khác Bằng cách để giúp nhà hoạch định sách định vừa phát triển kinh tế, vừa đảm bảo an sinh xã hội nhƣng bảo vệ đƣợc tài nguyên môi trƣờng Nghiên cứu tổng quan khả ứng dụng mơ hình tối ƣu hóa đa mục tiêu quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp làm sở khoa học cho ngƣời định lựa chọn phƣơng án tối ƣu, góp phần chuyển đổi cấu sử dụng đất nông nghiệp hiệu hƣớng đến phát triển kinh tế nông nghiệp bền vững Từ khóa: Hỗ trợ r địn , quy oạ sử dụng đất nơng ng ệp, tố ưu ó đ mụ t MỞ ĐẦU Nông nghiệp ngành sản xuất vật chất giữ vai trò to lớn việc phát triển kinh tế hầu hết tất nƣớc, nƣớc phát triển nhƣ Việt Nam với đại phân dân cƣ sống nghề nơng, việc quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp hƣớng đến phát triển bền vững vấn đề quan trọng chiến lƣợc phát triển kinh tế - xã hội đất nƣớc Phát triển nông nghiệp bền vững đề tài chƣa giảm tính chất thời sự, vấn đề thách thức nhà nghiên cứu khoa học nhƣ nhà quản lí, đặc biệt thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0 Trong thời kỳ này, tính bền vững sản xuất nơng nghiệp bị tác động nhiều yếu tố (biến đổi khí hậu, nƣớc biển dâng, xâm nhập mặn, thối hóa tài ngun đất, biến động thị trƣờng nơng sản…) Chính vậy, việc sử dụng đất nơng nghiệp ngƣời trở nên đa dạng phức tạp Do đó, vấn đề lựa chọn kiểu sử dụng đất đai phù hợp với điều kiện thực tế địa phƣơng, khai thác hợp lý hiệu nguồn tài nguyên đất đai hƣớng tới phát triển nông nghiệp bền vững cần thiết (Phạm Thanh Vũ cs, 2014) Hiện nay, việc ứng dụng mơ hình tốn học giải mơ hình tốn học với trợ giúp máy tính nhƣ phần mềm có sẵn hay tự thiết kế phƣơng pháp có nhiều ƣu việt đƣợc triển khai hầu hết lĩnh vực, số có ngành kinh tế, kĩ thuật quy hoạch sử dụng đất (Lê Thị Giang, Đoàn Thanh Thủy, 2011) Trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, việc đảm bảo cân mục tiêu kinh tế, xã hội môi trƣờng cần thiết để hƣớng đến phát triển bền vững tối ƣu hóa sử dụng đất nông nghiệp công cụ định lƣợng quan trọng trình định quy hoạch 245 | KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC M H NH T I ƢU ĐA M C TIÊU 2.1 Khái quát tối ƣu hóa đa mục tiêu Tối ƣu hóa lĩnh vực kinh điển tốn học có ảnh hƣởng đến hầu hết lĩnh vực, có sản xuất nơng nghiệp Trong thực tế, việc tìm giải pháp tối ƣu cho vấn đề chiếm vai trị quan trọng Phƣơng án tối ƣu phƣơng án tốt nhất, tiết kiệm chi phí, tài nguyên, sức lực mà lại cho hiệu cao Đối với quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, nhà lập quy hoạch phải giải nhiều vấn đề khác với quan điểm mục tiêu khác kinh tế, xã hội, mơi trƣờng… Từ thực tế đó, thƣờng phải xem xét để tối ƣu hóa đồng thời lúc nhiều mục tiêu Các mục tiêu thƣờng khác thứ nguyên, tức chúng đƣợc đo đơn vị khác Những tình nhƣ tạo toán đa mục tiêu Nhƣ vậy, cần phải tối ƣu hóa (cực đại hóa cực tiểu hóa tuỳ theo tình thực tế) mục tiêu đó, mà đồng thời tất mục tiêu đặt Trong công tác quản lý nhà nƣớc đất đai, quy hoạch sử dụng đất đai phải đáp ứng nhu cầu quản lý, khai thác sử dụng đất đai toàn xã hội theo mục tiêu: kinh tế, kỹ thuật, xã hội, môi trƣờng tài nguyên Tuy nhiên, mục tiêu thƣờng đối chọi cạnh tranh với Việc làm tốt mục tiêu thƣờng dẫn tới việc làm xấu số mục tiêu khác Vì vậy, việc giải toán tối ƣu đa mục tiêu, tức tìm phƣơng án khả thi tốt để cân mục tiêu đó, lời giải cần thiết để đảm bảo cho nông nghiệp phát triển bền vững thực chất tốn định Để thiết lập mơ hình tối ƣu phải xác định rõ yêu cầu, mục tiêu cụ thể cần đạt tới, điều kiện hạn chế (ràng buộc) toán, biến định cần xem xét nhƣ phải bỏ nhiều công sức để thu thập đƣợc liệu thực tế đa dạng có độ tin cậy cao Sau đó, cần lựa chọn phƣơng pháp tối ƣu tốn học phù hợp làm cơng cụ để giải mơ hình Ngun tắc chung toán tối ƣu gồm nội dung: - Xác định hàm mục tiêu - Xác định biến thiết kế - Xác định ràng buộc - Phân tích đặc điểm toán tối ƣu 2.2 Một số thuật toán giải ài toán tối ƣu đa mục tiêu định nhóm có ứng ụng quy hoạch sử ụng đất nông nghiệp Các phƣơng pháp tối ƣu tốn học áp dụng lĩnh vực quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp đa dạng nhƣ hầu hết lĩnh vực kinh tế - xã hội khác Đó phƣơng pháp tối ƣu đơn mục tiêu đa mục tiêu, tuyến tính nhƣ phi tuyến với biến liên tục, nguyên nhƣ hỗn hợp nguyên Các tham số mơ hình số thực thơng thƣờng, hệ số ngẫu nhiên/biến ngẫu nhiên, hệ số mờ tuỳ theo chất chúng vấn đề cần giải Vì vậy, ngồi phƣơng pháp tối ƣu cổ điển, áp dụng phƣơng pháp quy hoạch ngẫu nhiên quy hoạch mở Việc giải tốn quy hoạch dài hạn địi hỏi phải nghiên cứu áp dụng phƣơng pháp tối ƣu đa dạng nhƣ phƣơng pháp quy hoạch động (dynamic programming), phƣơng pháp mô (simulation methods) nhiều 246 | HỆ THỐNG THÔNG TIN, VIỄN THÁM VÀ TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ phƣơng pháp tối ƣu khác (Nguyễn Hải Thanh, 2008) Trong khuôn khổ báo này, tác giả giới thiệu số thuật toán giải toán tối ƣu đa mục tiêu liên quan đến việc định nhóm quy hoạch sử dụng đất nơng nghiệp, lẽ, thuật tốn cho phép ngƣời định giải cách có hiệu tốn quy hoạch dài hạn nhƣ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, với liệu đầu vào lớn nhƣ nhiều mục tiêu đặt đồng thời liệu ln có thay đổi theo thời gian không gian (quy hoạch động) 2.2.1 Thuật toán thỏa dụng mờ giải toán tối ưu đa mục tiêu Để thiết kế phƣơng án định cho mơ hình quy hoạch tuyến tính đa mục tiêu áp dụng số phƣơng pháp, có phƣơng pháp thỏa dụng mờ Để đƣa định chọn lựa phƣơng án phƣơng án tập A = {a, b, c,…}, thành viên nhóm cần xác lập hàm thỏa dụng để thứ tự phƣơng án, mà dựa vào hàm thỏa dụng nhóm đƣợc tổ hợp Quyết định đƣợc đƣa dựa vào hàm thỏa dụng tổ hợp sau số bƣớc lặp để cá thể chỉnh sửa lại đánh giá (Nguyễn Hải Thanh, 2007) Thuật toán áp dụng phƣơng pháp nhƣ sau: Bướ k tạo i) Nhập số liệu cho hàm mục tiêu tuyến tính z i (i = 1, 2, , p) m điều kiện ràng buộc Giải toán cho mục tiêu z i (i = 1, 2, , p) với miền ràng buộc D đƣợc xác định m ràng buộc ban đầu để thu đƣợc phƣơng án tối ƣu x 1, x2, , xp (nếu với mục tiêu tốn khơng cho phƣơng án tối ƣu cần xem xét để chỉnh sửa lại điều kiện ràng buộc ban đầu) ii) Tính giá trị hàm mục tiêu p phƣơng án x1, x2, , xp lập bảng pay-off Xác định giá trị cận giá trị cận dƣới j = zi(xi) = Min {zi(x ): j = 1, 2, …, p} iii) Xác định hàm thoả dụng mờ thức: i(zi) 1(z1), mục tiêu zi (i =1, 2, , p), với 2(z2), , p(zp), cho mục tiêu theo công , i = 1, 2, 3, …, p = iv) Đặt: SP = {x1, x2, , xp}, k :=1 Cá bướ lặp ( ét bướ lặp t ứ k): ( ) = với i = 1, 2, , p Bƣớc 1: i) Xây dựng hàm thỏa dụng tổ hợp từ hàm thỏa dụng trên: u = w1 1(z1) + w2 2(z2), + + wp p(zp) Max Trong đó: w1, w2, , wp trọng số (phản ánh tầm quan trọng hàm thỏa dụng thành phần hàm thỏa dụng tổ hợp) đƣợc ngƣời giải lựa chọn thỏa mãn điều kiện: w1 + w2 + …+ wp = w1, w2, , wp ii) Giải toán với hàm thỏa dụng tổ hợp với m ràng buộc ban đầu p ràng buộc bổ sung ( ) zi(x) , i = 1, 2, , p, để tìm đƣợc phƣơng án tối ƣu bƣớc lặp thứ k x (k) giá trị hàm mục tiêu zi nhƣ hàm thỏa dụng i(zi) (với i =1, 2, , p) Bƣớc 2: i) Nếu = Min { i(zi): i = 1, 2, , p} bé ngƣỡng t (t đƣợc lựa 247 | KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC chọn đoạn [0, 1] đƣợc chỉnh sửa lại q trình giải tốn) phƣơng án tìm đƣợc x(k) khơng đƣợc chấp nhận Trong trƣờng hợp trái lại, phƣơng án x (k) đƣợc chấp nhận vào tập SP phƣơng án tối ƣu Pareto (tối ƣu Pareto yếu) cần xem xét x(k) SP ii) Nếu ngƣời giải tốn cịn muốn tiếp tục mở rộng tập SP đặt k := k + Nếu k > L1 số lần bƣớc lặp liên tiếp tập SP không đƣợc mở rộng vƣợt L2 (L1 L2 đƣợc ngƣời giải tùy chọn) đặt số h {1, 2, , p} để đặt lại giá trị cắt Quay bƣớc ( ) ( ) với i = 1, 2, , p chọn ngẫu nhiên = ( , iii) Nếu ngƣời giải tốn khơng muốn mở rộng tập SP chuyển sang bƣớc Bƣớc 3: i) Loại khỏi tập SP phƣơng án bị trội ii) Kết thúc N ận ét: Đây phƣơng pháp dễ lập trình, có tác dụng giúp ngƣời định đƣa đƣợc mục tiêu khác thang bậc thỏa dụng (từ 0% tới 100%) Do đó, phƣơng pháp có ƣu điểm bật giúp giải đƣợc tốn tối ƣu hóa với mục tiêu khác đơn vị đo Ngoài ra, phƣơng pháp cho phép tìm kiếm phƣơng án tối ƣu cách linh hoạt cách sử dụng lát cắt bổ sung Phƣơng pháp giúp đƣa đƣợc nhiều phƣơng án hợp lí để tăng thêm thơng tin cho máy định 2.2.2 Thuật toán qu t định tập thể dựa toán tử DELOWA Thuật toán đƣợc xây dựng dựa toán tử LOWA phƣơng pháp Delphi (trong tốn tử LOWA đƣợc xây dựng dựa toán tử OWA Yager (1988) toán tử tổ hợp lồi Delgalo et al.(1993)) Xét toán định nhóm cần lựa chọn từ tập hợp n phƣơng án, định phƣơng án hợp lí dựa ý kiến m chuyên gia Kí hiệu: i) X = {x1, , xn} tập phƣơng án hành động cần lựa chọn ii) N = {e1, , em} tập chuyên gia iii) w: N→ [0, 1] hàm trọng số, đánh giá tầm quan trọng chuyên gia, đƣợc định nghĩa bới: ek → wk = w(k) Ký hiệu véc tơ trọng số w = (w1, ,wm) Chuẩn hóa véc tơ trọng số cách: tính w0 = ∑ wi, đặt w’= (w’1, ,w’n) với w’i = wi/w0 iv) S = {S1, S2, , ST} tập nhãn (hay tập giá trị mờ biến ngôn ngữ S) Ở đây, giả sử T số lẻ nhãn thứ tự toàn phần (tức thoả mãn tính chất phản xạ, max-min bắc cầu, phản đối xứng) T uật g ả r địn tập t ể DELOWA: Bƣớc 1: Ra định tập thể theo phƣơng pháp dùng toán tử LOWA Bƣớc 2: Tính độ lệch quy chuẩn ý kiến chuyên gia so với ý kiến tập thể Tính tổng trọng số quy chuẩn chuyên gia có ý kiến lệch với ý kiến tập thể không lớn 25% Nếu tổng không nhỏ 75% số lần lặp vƣợt ngƣỡng quy định M (là số tự nhiên chọn trƣớc) dừng 248 | HỆ THỐNG THÔNG TIN, VIỄN THÁM VÀ TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ Bƣớc 3: Thông báo độ lệch quy chuẩn cho chuyên gia xem xét để điều chỉnh/hoặc khơng điều chỉnh ý kiến Bƣớc 4: Tăng số lần lặp lên trở bƣớc 2.2.3 Phương pháp Delphi hỗ trợ qu t định nhóm Phƣơng pháp đƣợc cải biên Nguyễn Hải Thanh sở thuật toán Delphi gốc Kaufmann A Gupta vào năm 1991 (Nguyễn Hải Thanh, 2008) Mục đích phƣơng pháp Delphi nhằm tận dụng đƣợc tri thức chuyên gia nhiều lĩnh vực khác nhau, với nhận biết, cảm nhận khác vấn đề; giúp chuyên gia cân nhắc xem xét chỉnh sửa lại đánh giá mang tính chủquan mình; đƣa quy trình giả khách quan nhằm phân cụm ý kiến bƣớc làm cho ý kiến hội tụ cách đánh giá thống Thuật toán đƣợc ứng dụng để hỗ trợ định nhóm lựa chọn phƣơng án tốt phục vụ quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp địa bàn huyện Tam Nơng, tỉnh Phú Thọ Trong đó, nhóm nghiên cứu khảo sát ý kiến chuyên gia với bƣớc lặp tối đa đề xuất phƣơng án, sở đánh giá chuyên gia, nhóm nghiên cứu lựa chọn phƣơng án tốt phƣơng án đƣợc đề xuất Thuật giải Delphi tổng hợp ý kiến chuyên gia: Bướ k tạo: - Xin ý kiến n chuyên gia đánh giá phƣơng án mức độ: tốt, tốt, phù hợp, không phù hợp, hiệu quả, không nên triển khai - Chọn l số lớp để phân hoạch ý kiến chuyên gia, thông thƣờng chọn l = l = - Chọn kmax số bƣớc lặp tối đa cần thực (thông thƣờng chọn kmax = 10 đến 15) Đặt k = Cá bướ lặp: Bƣớc 1: Sử dụng phƣơng pháp phân loại liệu vào thuật giải xấp xỉ dựa tiêu chuẩn khoảng cách cực tiểu bình phƣơng bé biết (dùng cơng thức tính khoảng cách θ (ã1, ã2) hai số mờ ã1, ã2 giá trị lƣợng hóa hai ý kiến khác nhau) Bƣớc 2: - Nếu có 75% ý kiến chun gia lớp chuyển sang bƣớc - Nếu có chƣa tới 75% ý kiến chuyên gia lớp đó, nhƣng k+1 > kmax chuyển sang bƣớc - Nếu trái lại thơng báo cho chun gia ý kiến trung bình lớp (đã đƣợc quy mức định tính gần số mức định tính đƣa ra) có nhiều ý kiến tập trung (thơng thƣờng hai lớp có nhiều ý kiến nhất) - Xin chuyên gia chỉnh sửa lại ý kiến thơng báo chuyển bƣớc Bƣớc 3: Thông báo cho chuyên gia biết ý kiến trung bình tất ý kiến thuộc lớp có chứa ý kiến có số ý kiến ≥ 0,1n (nhƣ ý kiến thuộc vào lớp “thiểu số” với số ý kiến < 0,1n bị loại ra) Ý kiến trung bình đƣợc lấy làm ý kiến thống nhóm chuyên gia 249 | KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC KHẢ N NG ỨNG D NG M H NH T I ƢU ĐA M C TIÊU TRONG QUY HOẠCH SỬ D NG ĐẤT N NG NGHIỆP 3.1 Các phần mềm tối ƣu hóa đƣợc ứng ụng quy hoạch sử ụng đất nông nghiệp 3.1.1 Cơng cụ Solver MICROSOFT EXCEL Microsoft Excel có cơng cụ tốn học mạnh để giải toán tối ƣu thống kê toán học Excel giải đƣợc loại tốn tối ƣu: tốn quy hoạch tuyến tính tổng qt, biến có ràng buộc hai phía, ràng buộc viết dạng hai phía; tốn vận tải có hai số; tốn quy hoạch ngun (các biến có điều kiện ngun hay boolean); tốn quy hoạch phi tuyến Số biến toán quy hoạch tuyến tính hay ngun lên tới 200 biến Excel cịn giải tốn hồi quy thống kê toán học: hồi quy đơn, hồi quy bội, hồi quy mũ Dùng Solver ta tìm cực đại hay cực tiểu hàm số đặt gọi đích Solver chỉnh sửa nhóm (gọi chỉnh sửa) có liên quan trực tiếp hay gián tiếp đến cơng thức nằm đích để tạo kết Ta thêm vào ràng buộc để hạn chế giá trị mà Solver dùng Đối với tốn quy hoạch tuyến tính Solver dùng phƣơng pháp đơn hình, quy hoạch phi tuyến Solver dùng phƣơng pháp tụt gradient để tìm cực trị địa phƣơng Tuy nhiên, có nhiều tốn khơng giải đƣợc, đƣa thƣờng đƣa thông báo: - Câu 1: Solver khơng thể tìm thấy phƣơng án khả thi: tốn khơng có lời giải chấp nhận đƣợc Hoặc giá trị khởi đầu ô chứa biến khác xa giá trị tối ƣu, thay đổi giá trị khởi đầu giải lại - Câu 2: Số bƣớc lặp đến hạn tối đa, có tiếp tục khơng? số bƣớc lặp đến số cực đại Ta tăng số bƣớc lặp ngầm định nhờ lệnh Tools/ Solver, chọn Options, nhập giá trị vào hộp Iterations - Câu 3: Thời gian chạy đạt giới hạn tối đa, có tiếp tục không? thời gian chạy vƣợt thời gian tối đa ngầm định Ta sửa giá trị mục Max Time hộp thoại Solver Options 3.1.2 Phần mềm LINGO Lingo phần mềm giải mơ hình tối ƣu hóa: tối ƣu tuyến tính, tối ƣu phi tuyến (lồi khơng lồi/tồn cục), tối ƣu tồn phƣơng, tối ƣu ngẫu nhiên tối ƣu với biến nguyên Lingo giúp cho việc giải toán hiệu quả, dễ dàng nhanh chóng Lingo cung cấp gói tích hợp bao gồm ngôn ngữ mạnh mẽ cho thể mơ hình tối ƣu hóa, đƣợc sử dụng nhiều lĩnh vực xây dựng, công nghiệp, kinh tế… 3.1.3 Phần mềm RAST2ANU Phần mềm đƣợc xây dựng dựa phƣơng pháp tìm kiếm ngẫu nhiên có kiểm sốt (cùng tên gọi RST2ANU) Mohan Nguyễn Hải Thanh đề xuất dùng để giải toán tối ƣu phi tuyến toàn cục với biến liên tục, nguyên hỗn hợp nguyên Thuật giải RST2ANU thuật giải lặp, bao gồm hai pha, pha địa phƣơng pha tồn cục 250 | HỆ THỐNG THƠNG TIN, VIỄN THÁM VÀ TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ Phần mềm RST2ANU đƣợc thiết kế xây dựng sử dụng để giải nhiều mơ hình tối ƣu phát sinh lĩnh vực nông nghiệp, hỗ trợ cho giảng dạy nghiên cứu khoa học nông nghiệp nhƣ lĩnh vực khác Phần mềm đƣợc nâng cấp có tính thân thiện với ngƣời sử dụng tránhđƣợc saochép, đƣợc phổ cập có quyền cách rộng rãi Việc tạo cácgiao diện thân thiện cho phép dễ dàng nhập hàm mục tiêu ràng buộc nhiều dạng toán tối ƣu phi tuyến vấn đề phức tạp đƣợc giải phần mềm này, nhiên cần tiếp tục nghiên cứu để tích hợp RST2ANU vào hệ hỗ trợ định 3.2 Khả vận ụng thuật toán tối ƣu quy hoạch sử ụng đất nơng nghiệp Các mơ hình tối ƣu có vai trò quan trọng nhiều lĩnh vực nông nghiệp nhƣ: Quy hoạch sử dụng đất tài nguyên hợp lý, chuyển đổi cấu trồng, vật nuôi nhằm đạt hiệu kinh tế, hiệu sử dụng đất tài nguyên, hiệu sinh thái môi trƣờng; hoạch định sách tối ƣu quản lý hệ thống Nông - Lâm - Ngƣ nghiệp sở thu thập khai phá liệu thực tế; bảo vệ thực vật, công nghệ chế biến, thiết kế chế tạo máy nông nghiệp, thiết bị tự động hóa… Ngồi ra, cịn nhiều lĩnh vực nơng nghiệp khác mà mơ hình tối ƣu mang lại lợi ích thiết thực Có thể nhận thấy rằng, liệu đầu vào nhƣ mục tiêu, yêu cầu đƣa ra, nhìn chung, đƣợc coi không đổi khoảng thời gian ngắn Chúng biến đổi cách khách quan đƣợc chỉnh sửa cách chủ quan, từ giai đoạn tới giai đoạn khác, phù hợp với kết đạt đƣợc Việc giải toán quy hoạch dài hạn có quy hoạch sử dụng đất nơng nghiệp địi hỏi phải nghiên cứu áp dụng phƣơng pháp tối ƣu đa dạng nhƣ phƣơng pháp quy hoạch động (dynamic planning), phƣơng pháp mô (simulation methods) nhiều phƣơng pháp tối ƣu khác Các thuật toán đƣợc giới thiệu có khả ứng dụng để giải tốn quy hoạch sử dụng đất nơng nghiệp Bên cạnh đó, lý thuyết tối ƣu hóa gắn liền chặt chẽ với lý thuyết định Có thể nói, việc định nói chung định nhóm nói riêng vấn đề quan trọng có ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực kinh tế, quản lí xã hội Về mặt khoa học, vấn đề ln có nhiều toán cần tiếp tục nghiên cứu để trả lới câu hỏi: định tốt quy trình nhƣ giúp chọn lựa đƣợc định tốt KẾT UẬN Đối với toán lớn quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, phần mềm tối ƣu đơn lẻ, chuyên biệt tỏ khơng thật hiệu Có thể nhận thấy rằng, sở liệu hệ thống nông nghiệp lớn, cần đƣợc bổ sung, cập nhật nhƣ xử lý Nhiều định quản lý đƣợc xây dựng dựa sở áp dụng phƣơng pháp toán học đa dạng nhƣ: xử lý thống kê, tối ƣu hóa, lý thuyết định, mơ ngẫu nhiên… Chính vậy, việc ứng dụng phần mềm tối ƣu hóa tích hợp lý thuyết định thành hệ phần mềm hỗ trợ định để giải tốn quy hoạch sử dụng đất nơng nghiệp Việt Nam nhằm thực chủ trƣơng nhà nƣớc vấn đề chuyển đổi cấu kinh tế nông nghiệp hƣớng đến phát triển nông nghiệp bền vững kinh tế hàng hóa - thị trƣờng có định hƣớng vấn đề nghiên cứu quan trọng thiết thực 251 | KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC TÀI IỆU THAM KHẢO Lê Thị Giang, Đoàn Thanh Thủy (2011), Sử dụng mơ hình tối ƣu xác định cấu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp xã Giáo Liêm, huyện Sơn Động, tỉnh Bắc Giang Tạp o - Công ng ệ 49, (tr 46 - 47) Trần Xuân Miễn, Trần Thùy Dƣơng (2016), Ứng dụng mơ hình tối ƣu đa mục tiêu dự báo nhu cầu sử dụng đất phục vụ xây dựng nông thôn huyện Yên Dũng, tỉnh Bắc Giang Tạp o Nông ng ệp V ệt N m, tập 14 (tr 744 - 751) Nguyễn Hải Thanh (2007), Cá mơ ìn p ần mềm tố ưu hóa ứng dụng nông ng ệp, Trƣờng Đại học Nông nghiệp Hà Nội Nguyễn Hải Thanh (2008), Cá t uật toán g ả bà toán quy oạ tuyến t n đ mụ t r địn n óm o ệ ỗ trợ r địn quy oạ ân đố quỹ đất, Trƣờng Đại học Nông nghiệp Hà Nội Phạm Thanh Vũ, Lê Quang Trí, Vƣơng Tuấn Huy Nguyễn Thị An Khƣơng (2016), Ứng dụng phƣơng pháp tối ƣu hóa sử dụng đất nông nghiệp huyện Vị Thủy, tỉnh Hậu Giang Tạp o Trường ĐH Cần T (tr 38 - 47) Phạm Thanh Vũ, Lê Quang Trí, Nguyễn Hiếu Trung, Vƣơng Tuấn Huy, Nguyễn Tấn Đạt Lê Thị Nƣơng (2014), Ứng dụng phân tích đa tiêu chí hỗ trợ định sử dụng đất nông nghiệp tỉnh Bạc Liêu Tạp o Trường ĐH Cần T (106 - 115) Recio B., Rubio F and Criado J A (2003), A decision support system for farm planning using AgriSupportII, Decision Support System No 36, pp 198-203 APPLICATION OFMULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATIONMODELIN AGRICULTURAL LAND USE PLANNING Ngo Thi Hiep Ho Chi Minh City University of Natural Resources and Environment Email: nthiep@hcmunre.edu.vn ABSTRACT In Viet Nam today, multi-objective optimization studies in land use planning generally and the agricultural land use planning in particular has been implemented in a limited range of studies, which have not been high Meanwhile, the issue of sustainable agricultural development has never been as urgent as it is today For sustainable development, requires a variety of objectives How to policymakers on decisions making in balance betweet economic development, ensure social security environmental resources protection This study provides an overview of the application ofmulti-objective optimizationmodelin the agricultural land use planning as a scientific basis for making the decisionon the selection of optimal plans, contribute to the efficient use of agricultural land towards sustainable agricultural economic development Keywords: Decision support, agricultural land use planning, multi-objective optimization 252 | ... toán giải ài toán tối ƣu đa mục tiêu định nhóm có ứng ụng quy hoạch sử ụng đất nông nghiệp Các phƣơng pháp tối ƣu tốn học áp dụng lĩnh vực quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp đa dạng nhƣ hầu hết... toán tối ƣu đa mục tiêu liên quan đến việc định nhóm quy hoạch sử dụng đất nơng nghiệp, lẽ, thuật tốn cho phép ngƣời định giải cách có hiệu toán quy hoạch dài hạn nhƣ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, ... HỘI THẢO KHOA HỌC KHẢ N NG ỨNG D NG M H NH T I ƢU ĐA M C TIÊU TRONG QUY HOẠCH SỬ D NG ĐẤT N NG NGHIỆP 3.1 Các phần mềm tối ƣu hóa đƣợc ứng ụng quy hoạch sử ụng đất nông nghiệp 3.1.1 Công cụ Solver