农机选型方法和优化配置模型的研究现状及趋势发展

张宝文，牛 坡，谢英杰，夏 飞，王明明

（1.重庆三峡学院 机械工程学院，重庆 404020；2.重庆市农业机械化技术推广总站，重庆 404147；3.重庆市开州区农业发展服务中心，重庆 405400）

农业机械（农机）是种植业、畜牧业、林业和渔业等农业生产应用过程中及农、畜等产品初加工和处理过程中所使用的各种动力机械和作业机械的总称，也是现代农业发展的重要物质基础，农业机械化水平是农业现代化的重要标志。自2004 年颁布《中华人民共和国农业机械化促进法》及农机购置补贴政策的持续加强，激发了农民购置农机装备的积极性，极大地提高了我国农业机械化生产水平，全国主要农作物耕、种、收综合机械化率由2015 年的63.82%提高到2020 年70%以上［1］。同时，也促进了我国农机装备产业的蓬勃发展，我国目前已形成种植业机械、畜牧业机械、农产品加工业机械、林业机械、渔业机械、农业运输机械，以及可再生能源装备等7 大门类的农业装备体系，也已成为世界第一农机生产、使用大国。《中国制造2025》将农机装备列入国家重点发展领域、2018 年12 月29日国务院发布的《国务院关于加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》提出在2025年农机总动力稳定在11 亿kW 左右［2］等政策措施进一步促进了我国农机装备制造业和农业机械化水平的快速发展。

尽管近几年来，我国农机设备的制造水平呈上升趋势，农机装备总量也保持着逐年稳步提高。但由于我国地域辽阔，不同地域气候、地理条件、种植习惯等差异较大，导致我国农业作物品种多样、农艺种类繁多。受气候条件、地理条件、作物类型及种植模式等因素影响，目前我国农业动力机械与作业机具配比仅为1∶1.6，远低于国外发达国家的1∶6，导致大量农机装备闲置、利用率相对低下，严重制约着我国农机装备制造业及农业机械化水平的健康持续发展。

如何根据实际情况科学合理地对农机进行选型配置，是保证我国农业发展的重要基础，同时也是促进农机装备制造业及农业机械化水平提高的重要保障［3］。因此，本文聚焦国内外关于农机选型配置研究，通过对其进行梳理总结，以期为我国农机转型升级时期的农机选型与配置研究提供一定的借鉴和参考。

1 背景分析

1.1 国外研究动态

上世纪30 年代，国外已经开始农机系统优化配备相关问题的研究［4］，形成了一定的研究基础。上世纪50 年代，以Hunt DR 为代表，开始在这一领域进行深入研究［5］。上个世纪60 年代，Hunt DR 等运用运筹学的相关理论知识对农机系统进行优化［6］，上世纪70 年代，Hughes HA 等构建了包括土地经营规模和作物生产工艺的成本可预测模型，以最低成本为目标，对农机进行选择［7-8］，到上个世纪80 年代之后，数学方法的发展为该理论的推进提供了基础，其中颇具代表性的成果有以上世纪80—90 年代的Gajendra Singh，Audsley E，Whitson RE，Hunt D，Ghassan AL-Soboh, Kline DE，Bender DA, Lal H, Massimol, Parmar RS, sogaard HT 等［9-20］对不同规模及不同类型的农作物生产应用场所采用计算机模拟法对农机进行选型配置，通过构建线性或非线性规划模型，对农场的农机系统进行了模拟优化配备，进而首次开发出专家系统，农机系统优化配备理论方法开始从理论走向应用。进入21 世纪之后，在农机优化配置领域有代表性的成果是Mehta CR、Singh K 应用Visual Basic 语言开发的专家支持系统［21］；以及 Zhou K 等采用IDEF 的建模方法，利用Matlab 软件解决了对马铃薯生产过程中的农机配备问题［22］和Gareth Edwards 等将优化算法和调度算法结合，解决不同规模下收获机的配备和调度问题［23］；以及Sajad Sabz 用启发式算法优化神经网络，寻找马铃薯喷雾机的最优配置，来实现精准作业［24］等。但上述研究无论是自然环境条件、农艺农作制度和工艺路径，还是在模型的数据结构都不太适合我国的现实状况，更不适合直接用来指导作业点进行科学合理地选择、配置农机具；且多数优化模型方法复杂，限定了为农作区决策人员和农户服务水平，可操作性不强，难以得到直接的推广运用。

1.2 国内研究动态

国内早期农机选型与配备主要采用经验法，但随着农业机械化水平的不断提高，单凭经验进行机器配备已经跟不上农业发展的步伐。随着研究的深入，专家推荐法、能量法和作业量法相继被提出。上世纪60 年代，陶鼎来首次使用线性规划法对农机配备问题进行研究［25］。1987 年,程耀提出将分块法应用于选型配备模型［26］。1988 年，王福林提出分阶段单独决策法解决农机配备量与实际不匹配的问题［27］。同年，周应朝等提出可处理交叉作业的非线性规划综合配备法［28］。上世纪80 年代，韩宽襟等提出符合我国农业生产特点的非线性规划综合配备模型［29］，余友泰等进行了农机系统综合优化设计研究［30］，张东兴等利用线形规划对农机选型与配备的系统进行了优化［31］。王福林等利用模糊评判方法建立了农机配备的模拟优化模型［32］。上述这些研究拓展与深化了我国农机系统优化的基础理论。上世纪90 年代以后,农机系统优化理论日益成熟。1993 年韩正晨等结合各种因素，应用模糊综合评判法定量地提出了较为理想的农机选型系统［33］。随之而来农机优化配置成果出现井喷式发展，不同的学者群从各个侧面对农作区的农机优化配置展开研究，如：王俊海等的农机选型［34］、朱振宇等的改进的线形规划模型［35］。李军政等的应用系统工程的模糊评判模型［36］、石玉梅等的定性和定量相结合的模型［37］。胡文斌提出的关于农机投资贡献率的模型［38］、乔西铭用工作量法对农机系统进行配备的模型［39］、赵云生利用工作量法进行拖拉机组配备，得到完成作业所需要拖拉机的数量［40］，张晓丹的农机选型决策支持系统设计与实现［3］。曹光乔对我国近30 年的农机配备方法进行分类研究，发现目前很多专家学者都使用数学规划方法对农机系统进行优化［41］，国内农机系统优化已具有成熟的理论和方案。但这些模型仅仅是针对特定地区的特定问题。由于各地区自然地理、气象等情况的差异性，许多模型应用范围狭窄，对同类研究系统化的归纳和整理不足；而农机选型与配备是农机化研究的关键所在，受到农业生产者和管理者重视的程度日益加强。选型方法不同，其结果差异也较大，所以选型的方法就显得非常重要［42］。

2 国内常用的农作区农机选型优缺点分析

2.1 农作区常用的农机选型方法优劣分析

结合农机选型实践与查阅有关文献，常见的农机选型方法优缺点分析见表1。

表1 常见农机选型方法优缺点分析Table 1 Analysis of advantages and disadvantages of common agricultural machinery selection methods

续表：

2.2 农作区农机选型存在的问题与对策分析

2.2.1 农作区农机选型存在的问题 国外的农业生产种植模式相对简单，因此其农机选型背景和前提也相对简单，但其选型配置研究所采用模型方法大多较为复杂，难以被普通用户掌握和接受，很难在我国进行大面积推广应用；此外，国内很多研究人员采用经验法等主观方法，较少用到数学选型模型，不同模型之间的横向比较不足，操作性不强；人为主观因素影响过多，导致选型结果不够客观；多数研究都是针对特定地区的实际情况进行调研，研究农机的选型问题，限定了农机选型模型的推广，缺少普遍指导性［3］。

2.2.2 农作区农机选型存在问题的对策 （1）农作区在进行农机选型时，应重点考虑被选农机的经济性、安全舒适型、技术可靠性、技术先进性、生产性等方面要素。

经济性：主要指被选农机购机消耗、成本消耗、折旧消耗、作业消耗、维修消耗，等的固定资产消耗。在购买农机时要针对作业地的环境地理条件有针对性地购买；不仅要考虑相关配套农机的时价，还要考虑分析被选农机机型的有关技术参数，以衡量该种机器在今后的使用过程中所产生的各种消耗和寿命。

安全舒适性：基于目前我国大力倡导发展生态农业，进行生态环境保护的要求，农机选型时，安全舒适性是1 个必须考虑的要素；安全舒适性是指在充分保证作业质量的基础的同时，还应考虑农机的安全与舒适程度；只有这样才能为高强度规模经营农作区作业的操作人员的安全和自然生态环境不被破坏保驾护航；只有这样才能保持绿色生态农业健康、可持续发展。

技术可靠性：技术可靠性主要包括可维修、无故障和耐久使用。

技术先进性：新型的农机无疑将具有更优越的性能，其主要技术指标更加优化，其性价比更高，预期可取得更好的经济效益。

生产性：主要指农机在作业点的生产效能，包括生产率、利用率等参数。反映农机运行对作业样地自然地理属性和气象属性的生态属性性能适应性。

上述5 种因素对农机作业设备的有效利用和有效工作时间具有直接影响力，农机只有与作业地的实际条件有效结合考虑，才能使农机的最大性能得到发挥。农机选型后，接着是农机优化配套，要注意动力机械与作业机械的配套，反之亦然。（2）农机性能的总体评价是1 项多属性、多侧面指标的综合评价。农机选型应以科学系统优化、通用可比、实用原则为依据，以作业要求和实情为出发点，结合配套的动力、作业机械性能指标的表现,通过查阅相关文献，分别从待评价的配套农机总体性能指标出发，分层次、分范围地分析影响总体性能的相关要素，对动力和作业机械的总体性能评价指标体系进行构建。

3 农作区农机优化配置常见模型优劣分析

农机配备的方法主要包括经验法、能量法、作业量法、“机器—时间”系统配备法、数学规划法、计算机模拟、专家决策支持系统方法以及这些方法的一些组合。

只能粗略估计农机需要量的便捷的经验法汇聚了该领域专家多年的经验，主观性太强，客观性不足，对规模种植、经营区而言，该法理论基础欠缺，且配备的数量不准确，农机配备数量的过剩或者不足情况会出现。

作业量法依据作业地全年分阶段的工作量进行农机配备。在配备某一农机时，以满足最多时的农机量为约束，适用于特定农场或农机合作社等。不用多的专业化知识，就可便捷计算，确定全年工作量分配就可以完成农机配备，优化结果较好；缺点是作业点分阶段，分时期配套农机的工作强度，交叉农事阶段的匹配程度考虑不足，仅仅是模型中完成情况预测，实际农机系统的最优化没有实现。

能量法的基本原理与作业量法是类似的，以特定作业区所有作业所需功率的最大值作为农机宏观配备的总功率数，据此计算出需配备的台数。其优缺点和作业量法是一致的。

数学规划有线性规划、非线性规划和整数规划。理论上寻找最佳的农机系统，线性规划具有极大的优越性，但是没有考虑适时性损失等的影响；所得结果一般是非整数解，需要通过取整求得整数解，但已不是符合实际作业条件的最优解。非线性规划与之类似，适时性损失被纳入考虑范围，非线性规划模型的构建，所得结果也是非整数解，同样要取整处理。整数规划避免了取整处理，需要利用软件计算机编程求解。

计算机模拟、专家决策支持系统将拖拉机的各个指标参数综合考虑，以计算机语言为媒介，利用数据库技术设计出人机交互程序（一般针对该农机系统构建规划模型并采用LINGO 软件进行求解。最后对优化后方案的合理性进行评价分析）。简单参数由用户输入，系统自动生成配备方案。这种方法计算速度比较快，由于农民的文化程度有限，专家系统无法做到及时反馈，专家系统的通用性也没那么高。

综上所述，基于农机配备优化方法各方面权衡，在各个步骤都有约束，因此，为保证获取配备计算的整数解，减少不合理农机配备造成的浪费，需重点考虑的是优点突出的数学规划。

4 未来发展趋势和展望

回顾人类农业发展史，就是1 部生产工具的创新史，从青铜器到铁器、从畜力到农业机械、从自动化到鼠标种田，人类的农业生产活动也历经了农业1.0、农业2.0、农业3.0，即将进入到智能农业的农业4.0 时代。农业4.0 最核心的技术是人工智能和无人系统，农业物联网使得物与物、物与人之间的联系成为可能，使得各种农业要素被感知、被传输，进而实现智能处理与自动控制。基于此种现状和发展趋势，就我国农机优化配置模型和方法做以下展望：其一，随着计算机和信息技术的发展、随着多学科交叉融合的发展、随着我国空间时间智能技术的发展、随着大数据和云平台技术的发展、随着人工智能技术的发展、随着智慧农业的兴起，客观、科学的农机选型及优化配置会更精准、更经济，新的农机选型与优化配置模型会是人工智能式的多学科集成交叉的新模式；该新模式一定是揉合了计算机科学、模糊数学、大数据与云平台技术、空间智能技术，等学科的复合智能化信息集成系统；其二，基于农业4.0 特点，未来我国的农机优化配置模型与方法，一定会是集合农业规模经营效益最大化和生态农业统筹发展的新的通用型复杂的具有模糊神经网络内容的智能化的，易为基层农业人员所掌握的移动式物联网为主的新媒体式的支持系统。

5 讨论与结论

5.1 讨论

（1）自2004 年《中华人民共和国农业机械化促进法》颁布以来，农机购置补贴政策的助力使得我国农机保有量始终在高位运行阶段，在处于供方市场农机作业服务产业处于初始化发展阶段，盈利压力的困扰还不存在，随着市场日渐发育完善，购机的盲目性开始暴露，农机闲置率提升的比重增大，造成投资浪费也较大。因此，在农业进入规模化经营的时代，进行科学合理配置农机尤为重要。

（2）出于提高农业经营效益，单机的优选凸显重要。为此在作业地自然地理条件对农机配备约束下，以成本最小化，作业时效性，服务社会化为前提，农机配备的根本目的是整合资源优化以农作物经营效益最大化为目标。农作区农机优化配置，以经营主体的经营效益最优化为目标。

（3）在未来的研究中，以一定数量的家庭农场、农民专业合作社、专业大户等样本为经营主体，设立特定取样点，持续跟踪、观测它们的发展态势，弥补数据采集的局限，科学地预测不同地域、不同经营规模的耕地流转与规模分布；将不同经营模式的农机化技术需求研究纳入农作区农机优化配置范围；加大不同规模的家庭农场主要生产流程、主要技术的需求分析力度；将各类农业经营主体对农业生产机械化技术需求的调研纳入农机优化配置范畴，得到各模式、规模对各阶段生产历程、技术的需求概况，使技术适用范围扩大，将是大田农作物农机优化配置的重中之重。

5.2 结论

（1）通过梳理目前农机优化配置模型与方法的演化路径，就我国农机选型和优化配置的模型与方法的现状做了分析，认为目前流行的农机选型与优化配置模型与方法各有优缺点，结合模糊神经网络的DEA 模型与方法是更科学、可行的。

（2）目前，基于规模经营的农机选型与优化配置的成功案例，并结合我国农机选型与优化配置的模型与方法未来发展趋势，将多学科进行交叉融合，揉合现代农业理念，考虑生态和经济效益的含有模糊神经网络和大数据技术云平台的智能化的新媒体式的农机选型与优化配置的通用型的易为基层农户所掌握的模型与方法是未来的必然选择。