Построение математической модели идентификации рыб семейства осетровых при помощи линейного программирования
Автор: Кийко П.В., Заболотных М.В., Клейменова С.В., Кузьменко А.С.
Журнал: Вестник Омского государственного аграрного университета @vestnik-omgau
Рубрика: Ветеринария и зоотехния
Статья в выпуске: 4 (44), 2021 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается методика определения видовой принадлежности рыб семейства осетровых, основанная на применении математического моделирования. Представители указанного семейства имеют разную пищевую и биологическую ценность, что влияет на ценообразование продукции. В связи с этим необходимо исключить фальсификацию рыбопродукции, заключающуюся в подмене более дорогих сортов рыбы менее ценными. В данном исследовании для идентификации осетровых (Acipenseridae) предлагается использовать математическую модель линейного программирования, реализованную в табличном процессоре MS Excel. Суть процесса заключается в систематизации ключевых параметров и попадании контрольных цифр в заданный диапазон, а встроенная функция «ПОИСК РЕШЕНИЯ» легко оптимизирует целевую функцию, удовлетворяющую начальным условиям. Построенная модель не только облегчает идентификацию рыб по семействам, но и автоматизирует этот процесс.
Рыба, семейство осетровых, видовая принадлежность, пищевая и биологическая ценность, математическая модель, симплекс-метод, линейное программирование
Короткий адрес: https://sciup.org/142231228
IDR: 142231228 | УДК: 639.3(282.247.412.18):519.852 | DOI: 10.48136/2222-0364_2021_4_166
Construction of a mathematical model for identification of fish of the sturgeon family using linear programming
The article discusses a method for determining the species of fish of the sturgeon family, based on the use of mathematical modeling. Representatives of this family have different nutritional and biological values, which affects the pricing of products. In this regard, it is necessary to exclude falsification of fish products, which consists in replacing more expensive varieties of fish with less valuable ones. In this study, to identify sturgeon - Acipenseridae - we propose to use a mathematical model of linear programming, implemented in the MS Excel spreadsheet processor. The essence of the process is to systematize the key parameters and hit the check digits in the specified range, and the built-in function “SEARCH FOR SOLUTIONˮ easily optimizes the objective function that satisfies the initial conditions. The constructed model not only facilitates the identification of fish by families, but also automates this process.
Текст научной статьи Построение математической модели идентификации рыб семейства осетровых при помощи линейного программирования
Род осетровых существует много тысячелетий и принадлежит к элитному классу промысловых рыб. Стерлядь и осетр считаются самыми известными современному кругу потребителей разновидностями этой деликатесной рыбы. Оба представителя осетровых имеют определенный перечень отличий во внешнем виде и по вкусовым качествам [1].
Восстановление количества осетровых рыб – одна из актуальнейших задач современной рыбоводной отрасли, при решении которой используются инновационные индустриальные методы выращивания. На сегодняшний день применяется технология выращивания осетровых рыб с высокой плотностью посадки в установках проточного и замкнутого водообеспечения [2]. В установках можно регулировать параметры водной среды, грамотно управлять системой и поддерживать здоровье рыб, проводя ветеринарно-санитарные мероприятия, что позволяет не только вырастить жизнеспособную молодь, но и получить качественную товарную продукцию [3].
Различные заболевания, которым подвержены рыбы, наносят значительный экономический ущерб рыбному хозяйству. Рыбы семейства осетровых при выращивании в индустриальных условиях могут быть подвержены инфекционным, инвазионным и незаразным болезням. По мнению большинства ученых, ущерб от болезней разной этиологии в аквакультуре может составить от 20 до 25%, а при возникновении эпизоотически опасных заболеваний, особенно инфекционных, возможна 100%-ная летальность осетровых [4; 5].
Актуальность исследования определяется необходимостью установить товарную принадлежность осетровых, выявить качественную и ассортиментную фальсификацию. В настоящее время все высокоточные методы трудоемки и очень затратны, поэтому необходимо разработать такую методику идентификации рыб, которая позволит быстро и
точно определить основные признаки каждого вида. Ключевыми параметрами станут: число жаберных тычинок, количество и структура лучей плавников и жаберных крышек, отсутствие или наличие бахромы на усиках.
Научная новизна исследования заключается в применении методов математического моделирования наряду со стандартными приемами идентификации семейства осетровых.
Для определения видовой принадлежности рыбы были взяты четыре особи семейства осетровых. Даны описания внешних, органолептических, морфологических, анатомо-топографических признаков в сравнительном аспекте.
Все показатели внесены в табл. 1. Для более доступной и легкой формы определения видовой принадлежности разработана математическая модель, которая впоследствии была реализована в табличном процессоре MS Excel с помощью встроенной функции «Поиск решения» [6; 7]. Названная функция подразумевает использование симплекс-метода, который позволит оптимизировать решение: за ограниченное количество итераций найти экстремум линейной целевой функции при линейных ограничениях для искомых переменных [8].
Для расчета математической модели системы применили исходную выходную информацию. В расчетах участвуют: целевая функция, ограничения по количеству показателей и граничные условия по определенным переменным.
Сама общая задача выглядит следующим образом:
целевая функция
Ғ (х) = с1 • х1 + с2 • х2 + —+ сп • хг ^ тах(тһг);
система ограничений:
а11 • х1 + а12 • х2 + —+ а1п • хг < {= а2і • хі + а22 • х2 + - + а2г • хп < {= ат 1 • х1 + ат2 • х2 + "' + атп " хп < {
По условиям задачи были выбраны четыре особи семейства осетровых, а именно: одна особь осетра, одна особь стерляди, две особи осетра (гибрид осетра и стерляди) в соответствии с табл. 1–3.
Материалы и методы
Исследование проводилось в учебно-научной лаборатории «Ветеринарносанитарной экспертизы, биологической безопасности, ветеринарной санитарии и зоогигиены» кафедры ветеринарно-санитарной экспертизы продуктов животноводства и гигиены сельскохозяйственных животных ФГБОУ ВО Омский ГАУ.
Таблица 1
Результаты исследования
|
Объект исследования |
Показатель |
|||||||||
|
Лучи жаберной крышки, шт. |
Результат исследования |
Размер костной пластины, мм |
Результат исследования |
Количество боковых жучек, шт. |
Результат исследования |
Количество спинных жучек, шт. |
Результат ис-следования |
Усики |
Результат исследования |
|
|
Особь 1 |
31 |
Осетр |
2 |
Стерлядь |
44 |
Осетр |
12 |
Осетр |
1 |
Стерлядь |
|
Особь 2 |
35 |
Осетр |
3 |
Осетр |
55 |
Осетр |
16 |
Осетр |
0 |
Осетр |
|
Особь 3 |
40 |
Осетр |
5 |
Осетр |
57 |
Стерлядь |
14 |
Осетр |
1 |
Стерлядь |
|
Особь 4 |
15 |
Стерлядь |
2 |
Стерлядь |
68 |
Стерлядь |
8 |
Стерлядь |
1 |
Стерлядь |
Таблица 2
Количество показателей для особей
|
Количество показателей |
Результат исследования |
|
|
для осетра |
для стерляди |
|
|
3 |
2 |
Гибрид |
|
5 |
0 |
Осетр |
|
3 |
2 |
Гибрид |
|
0 |
5 |
Стерлядь |
Таблица 3
Норматив показателей
|
Объект исследования |
Лучи жаберной крышки, шт. |
Размер костной пластины, мм |
Количество боковых жучек, шт. |
Количество спинных жучек, шт. |
Усики |
|
Осетр |
От 26 до 49 |
От 2 до 5 |
37–56 |
12–19 |
0 – без бахромы |
|
Стерлядь |
От 15 до 26 |
До 2 |
57–71 |
10 |
1 – с бахромой |
Ветеринарно-санитарную экспертизу рыбы проводили с использованием методик для определения физических, анатомо-топографических, органолептических и физикохимических показателей. Ветеринарно-санитарная оценка дана в соответствии с существующими нормативными документами, регламентирующими показатели качества и безопасности рыбной продукции.
Показателями органолептической оценки были: внешний вид, цвет, наличие посторонних примесей и повреждений, консистенция, запах. Лабораторные исследования проводили в соответствии с ГОСТ 814–2019 «Рыба охлажденная. Технические условия».
Идентификация рыбы проводилась согласно Правилам ветеринарно-санитарной экспертизы пресноводной рыбы и раков от 16.06.1989 г. и описаниям анатомо-топографических данных в следующих изданиях: «Атлас аннотированный. Рыбы пресноводные и полупроходные, 2017 г.», «Определитель пресноводных рыб фауны СССР, 1977 г.», «Атлас – определитель рыб, 1994 г.», Красная книга РФ 2001 г. Физические показатели определялись согласно ГОСТ 7631–2008 «Рыба, нерыбные объекты и продукция из них» [6; 9; 10].
Применяя к задаче правила описания методов математического моделирования, легко дифференцировать виды осетровых рыб исходя из заданных показателей. Результаты исследований представлены в табл. 4.
Таблица 4
Показатели видовой принадлежности
|
y 1 |
y 2 |
y 3 |
y 4 |
y 5 |
Количество показателей |
|
|
x1 |
31 |
2,00 |
44 |
12,00 |
1 |
5 |
|
x 2 |
35 |
3,00 |
55 |
12,00 |
0 |
5 |
|
x3 |
40 |
5,00 |
57 |
14,00 |
1 |
5 |
|
x 4 |
15 |
2,00 |
68 |
8,00 |
1 |
5 |
|
Контроль осетр |
49 |
5,00 |
56 |
19,00 |
0 |
max |
|
Контроль стер лядь |
15 |
<2 |
57 |
<10 |
1 |
min |
Где x1 – особь 1; x2 – особь 2; x3 – особь 3; x4 – особь 4; y1, y2, y3, y4, y5 – показатели
В табл. 4 показана взаимная зависимость показателей видовой принадлежности.
Построена математическая модель для определения контрольных показателей [11]. В качестве оценок для целевой функции взяты средние значения контрольных цифр:
Ғ(х) = 18 • х1 + 21,8 • х2 + 23,4 • х3 + 18,8 • х4 + 0,5 • х5 ^ max.
Данные, представленные в табл. 4, оформлены как системе ограничений: г 31 • х 1 + 35 • х2 + 40 • х3 + 15 • х4 < 49;
2 • х1 + 3 • х2 + 5 • х3 + 2 • х4 < 5;
44 • х1 + 55 • х2 + 57 • х3 + 68 • х4 < 57
12 • х1 + 16 • х2 + 14 • х3 + 8 • х4 < 19;
Список литературы Построение математической модели идентификации рыб семейства осетровых при помощи линейного программирования
- Указ Президента РФ от 30 января 2010 г. № 120 «Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации». – URL: https://base.garant.ru/12172719/ (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
- Технический регламент Евразийского экономического союза «О безопасности рыбы и рыбной продукции» (ТР ЕАЭС 040/2016). – Принят Решением Совета Евразийской экономической комиссии от 18 октября 2016 г. № 162. – URL: http://docs.cntd.ru/document/420394425 (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
- Правила ветеринарно-санитарной экспертизы пресноводной рыбы и раков. – URL: http://docs.cntd.ru/document/902124923 (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
- Заболотных М.В. Качество и безопасность сырья и пищевых продуктов в современных условиях / М.В. Заболотных. – Текст : непосредственный // Экологические проблемы региона и пути их решения : материалы национальной научно-практической конференции с международным участием, проводимой в рамках Сибирского экологического форума «Эко-BOOM» / Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина. – Омск, 2016. – С. 125–130.
- Закон РФ от 14 мая 1993 г. № 4979-I «О ветеринарии» (с изменениями и дополнениями). – URL: https://base.garant.ru/10108225/ (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
- E. Kornienko, M. Zabolotnykh, I. Yakushkin, A. Nadtochiy Organoleptic, Physico-Chemical and Palynological Properties of Honey in the West Siberian Region of Russia Proceedings of the International Scientific Conference The Fifth Technological Order: Prospects for the Development and Modernization of the Russian Agro-Industrial Sector (TFTS 2019), Atlantis Press. – Р. 46–49. – Text : direct.
- Гнедов А.А. Видовая идентификация рыб семейства осетровых (Аcipenseridae), вылавливаемых на Енисейском севере / А.А. Гнедов, А.А. Кайзер. – Текст : непосредственный // Рыбное хозяйство и аквакультура. – № 3. – 2013. – С. 84–90.
- Гнедов А.А. Показатели качества продукции осетра сибирского / А.А. Гнедов, А.А. Кайзер. – Текст : непосредственный // Рыбное хозяйство и аквакультура. – 2012. – № 3. – С. 73–80.
- Ivkova I.A., Zubareva E.A., Dovgan N.B., Podolnikova J.A. Shelf life of canned milk as an indicator of efficiency of the technological process IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Volume 624, International Conference on World Technological Trends in Agribusiness 624 012142. – 2021. – Text : direct.
- Блузма А.О. Ветеринарно-санитарная экспертиза и оценка рыбы, выращенной в форелеводческих хозяйствах Ленинградской области : автореферат диссертации на соискание ученой стпени кандидата биологических наук по специальности 06.02.05 – Ветеринарная санитария, экология, зоогигиена и ветеринарно-санитарная экспертиза / А.О. Блузма. – Санкт-Петербург, 2018. – 22 c. – Текст : непосредственный.
- Кийко П.В. Экономико-математические методы и модели : учебно-методическое пособие / П.В. Кийко. – Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2016. – 122 с. Текст : непосредственный.
- Кийко П.В. Использование табличного процессора Excel в качестве средства самостоятельной работы по математике / П.В. Кийко, Н.В. Щукина. – Текст : электронный // Материалы Международной научно-практической конференции «Научное и техническое обеспечение АПК, состояние и перспективы развития», посвященной 100-летию ФГБОУ ВО Омский ГАУ. – Омск, 2018. – С. 166–169. – URL: http://e-journal.omgau.ru/images/conf/180419/sbornik180419.pdf (дата обращения: 20.10.2021).