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Unformatted text preview: a (6 meses en este caso). Durante la optimizacion, se ha escogido un intervalo de variacion de la temperatura nocturna que var a entre 10oC y 19oC, en cuanto a la temperatura de d a var a entre 20oC y 29oC. Estos valores nacen de los posibles valores que puedan tener las consignas nocturna y de diaria en el clima de la ciudad de Hannover en Alemania. Consignas óptimas de día (disc) y de noche (cont) 30 25 Temperatura (Cº) 20 15 10 5 0 6 8 10 12 14 16 t [Semanas] 18 20 22 24 Figura 6.3: Consignas optimas de d a (discontinuo) y de noche (continuo) Los valores optimos de las dos temperaturas se ilustran en la gura 6.3. Durante todo el periodo de cosecha el valor optimo para la temperatura de d a es de 29 oC, en cuanto a la temperatura optima de noche varia entre 15o C, 18o C y 10 o C. Sec. 6.2. Ejemplo de simulacion 159 El peso optimo durante el periodo de cosecha se ilustra en la gura 6.4 y se observa el crecimiento de este ultimo hasta llegar a un valor maximo de 84 g/m2 al nal del periodo de cosecha. Evolución del peso seco 86 84 Peso seco estructural (g/m2) 82 80 78 76 74 72 0 20 40 60 t (Días) 80 100 120 Figura 6.4: Peso optimo 6.2.3 Analisis de los resultados El control jerarquico conlleva una serie de problemas, sobre todo los relativos a la optimizacion, porque la division del sistema en tres niveles de decision y de control tiene una desventaja: que estos niveles estan fuertemente relacionados entre ellos, y los lazos de control y de interaccion tienen que ser de nidos y coherentes entre ellos. Aunque en el caso de dominar todas estas relaciones, la optimizacion en estas condiciones es muy dif cil por el gran numero de variables y el largo tiempo del periodo de optimizacion (varios meses). Una manera de hacer esta tarea posible es reducir el numero de variables, y escoger las variables mas representativas como el peso bruto total o el numero de frutas. Esta reduccion puede conducirnos a un resulta- 160 Control jerarquico do no optimo. Hay que utilizar entonces una estrategia suboptima al lugar de una estrategia optima. Otro tipo de problemas es de tipo practico, y se puede dividir en dos partes: Antes de la plantacion: Es un problema de plani cacion donde hay que determinar la estrategia climatica la mas adaptada al tipo del invernadero y a los equipos de climatizacion, al clima local, a la especie plantada, y a las condiciones de mercado que tenemos como objetivo. La eleccion del "planning " del clima y del cultivo es una optimizacion estatica, porque esta basada en un cierto numero de datos considerados jos y que no evolucionan. Los programas de planning pueden ser construidos a partir de modelos siologicos, biologicos y economicos presentados mas arriba. Sirven para poder juzgar un cierto numero de estrategias de nidas antes de la implantacion, y escoger dentro de ellas la mas adaptada a los objetivos economicos del agricultor. A lo largo de la plantacion: Se trata de determinar las modi caciones a aportar al planning inicial cuando las condiciones reales se descartan demasiado de las condiciones medias como dato...
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This note was uploaded on 05/25/2011 for the course ECON 103 taught by Professor Poul during the Spring '11 term at American University of Central Asia.

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