Агент-ориентированная модель оптимизации структуры посевных площадей сельскохозяйственных культур (на примере Шарковщинского района Витебской области)

Abstract

Разработана агент-ориентированная модель оптимизации структуры посевных площадей с интеграцией методов машинного обучения на основе статистических данных по Шарковщинскому району Витебской области за 2011-2024 гг. Модель учитывает агроклиматические, демографические и экономические факторы, позволяя формировать рекомендации по распределению посевных площадей на 2027 год. An agent-based model for crop area structure optimization with machine learning integration was developed using statistical data of Sharkovshchina district, Vitebsk region for 2011-2024. The model considers agro-climatic, demographic and economic factors to generate recommendations for sown area distribution up to 2027.