Pythonのpulpで線形計画法。数理最適化のプログラミングが完成しました。

栽培したい品目よりも、作物を限定しないと利益の最大化ができない結果。

Pythonで作成。

完成したプログラムは。

限られた作業時間、農地利用で利益の最大化。

それぞれ作物の品目ごと。

栽培にかかる時間や利益などのデータを入力して。

トータルで効率的。

最大目標利益を求めるしくみを作りました。

やりたかった農業は多品目、多品種の無肥料栽培。

条件を入れ替えて計算結果をみると。

「多品目、多品種での作物栽培」をすると。

「儲からない」ことは「あきらか」になりました。

「農業の経営指標」などの「データが揃わなかった」ことや。

プログラミング「Pythonが使えなかった」ことで。

現実の数字がみえていなかった。

農業の利益最大化としては。

今まで余計な仕事や時間を費やしていた可能性もある。

とはいえ。

地域特性。

作物栽培の経験、技術の蓄積という観点で考えればプラス。

利益を追求する農業だけではなく。

多種の栽培を育てる経験、感覚はつかんだ。

そして計算結果、数字をみると。

費用、時間、人的リソースを使えば。

多種な作物栽培は可能。

農業経営を考えれば。

畑を広げたり、作物の品目を増やす、人を雇用ことで。

利益率を減らしてまで仕事を増やす必要はないとも思える。

一方で作物の品目を絞っては「農業を始めたころの理想」。

「美味しい食べ物を作りたい」というイメージとは。

かけ離れてしまうジレンマ。

環境にやさしい農業への取り組み。

国策で有機農業が推進されて「いばらきみどり認定」もスタート。

なかなか先に進めなかった状況からも。

光が差してきたかもしれない。