オプティマイザーとは

オプティマイザーとは飼料設計モデルの最適化機能のことを指します。

飼料評価から飼料設計に進む際に、粗飼料、炭水化物、蛋白、ビタミン、ミネラルなどの各栄養素が要求量を満たし、且つ、生理学的・理論的な範囲内に収まることが求められます。それに加えて、生産量(売り上げ)と粗利が改善することも目標となり得るでしょう。

飼料内容に配合されている各原料を500gずつ増加させて、栄養濃度、生産反応、および利益を一つ一つ確認し試行錯誤していけば、いつかは「最適化された飼料内容」にたどり着きますが、それでは時間がいくらあっても足りません。

そこで、原料量、飼料分析値、モデル算出値、および売り上げ・粗利に、それぞれ任意の範囲(制限)を設け、それに合致する飼料内容を最適解として得られるようにした自動計算プログラム、すなわちオプティマイザーが考案されCNCPSにも導入されてきています。

オプティマイザーには以下の2種類があります:

  • ​リニアオプティマイザー

直線的関係に基づいて最適解を求めていく計算方法です。良く知られているのは最小費用計算で、NDSにおいても、飼料量の最小/最大量の範囲内と各栄養素の制限範囲内で、最小コストのレシピ解を出すプログラムが導入されています。

  • ノンリニアオプティマイザー

曲線関係にある因子同士に適用される方法です。NDSでは任意に選択された目的と制限に沿って、各因子のあらゆる可能性の範囲から、最善の解を導き出す設計システムを採用しています。

 

 

 

 

 

 

上図は、左がリニア、右がノンリニアの関係を現しています。この図の場合、関連する因子は縦軸と横軸の2つだけになります。ノンリニアの横軸に、さらに複数の因子が加われば、下図のような形になり、因子が無数となれば立体的な「山」が出来上がってくることになります。横軸の因子の数のみならず、縦軸の因子の数や、各因子の制限範囲・優先順位を変えていくことで、「山」の数も増えてくることになります。

NDSのノンリニアオプティマイザーは、いくつかのノンリニア・アルゴリズム(計算方法)を取り入れて、複数の「山」の中から、迅速かつ効率的に解候補を収束して、最適解を見出すようにプログラミングされています(下図)。

一方、CNCPSは本質的にノンリニアモデルに分類されます。

リニアモデルの場合、各飼料原料の中の栄養素の利用度は一定であることが前提となります。例えばCP16%の飼料を10㎏、20㎏、30㎏と摂取量を増加させれば、動物が利用出来る蛋白は常に摂取量に対する16%である、という前提で最適解を算出していきます。​

ノンリニアモデルの場合、摂取量が増えれば通過速度は増大し分解率は減少する、といった実際の生理学に基づいて算出していきます。ある栄養素の供給量を増やし、それに対する生産反応を見ていく場合に、反応速度が変わる点を「変曲点」として、最適供給量を設定していくのもノンリニア的なアプローチの一例です。

ノンリニアモデルに対しては、複雑に絡み合う多数の因子から算出するノンリニアオプティマイザーの方が、現場応用に適していると言えるでしょう。

リニアノンリニア.png
ノンリニア因子.jpg
NDS nonliner optimizer.jpg