Magyar Internetes Agrárinformatikai Újság No 04	HU ISSN 1419-1652
<SZÖVEGES NAVIGÁCIÓ> <NAVIGATION WITHOUT GRAPHICS> <IMPRESSZUM> <AKTUÁLIS> <ARCHÍVUM> <HAZAI TÉMÁK> <NEMZETKÖZI ROVAT> <SZOLGÁLTATÁSOK>

1 Bevezetés *

2 Mezõgazdaság és információ *

4 Mezõgazdasági szaktanácsadás *

1. Bevezetés

• ELSÕ RÉSZ

• MÁSODIK RÉSZ

• HARMADIK RÉSZ

1. Mezõgazdaság és információ

 

 

“Az adat, az információ és a tudás az informatika (az agárinformatika) alapfogalmai.” (Pitlik 1996). Más szóval az informatika az információ tudománya, vizsgálja, feldolgozza, rendszerezi azt.

E fejezet célja rendet tenni e fogalmak között, és elhelyezni összetett társadalmunk sokrétûségében a mezõgazdasági dolgozót, vállalkozót: a gazdát.
 

1. Az információs társadalom

 

 

Minden kornak meg van a maga állandó jellemzõje: a “hit korszaka”, az “ész korszaka”, a “felfedezések kora” stb. A XX század az “információ korszaka” nevet kapta. Az információs társadalom 1956-57-ben vette kezdetét, ekkor haladta meg a mûszaki, vezetõi, adminisztratív dolgozók száma a fizikai dolgozóékét a USA-ban, ekkor jött létre az Atlanti-óceán alatt a telefonösszeköttetés stb. A Harvard Egyetem szociológusa, Daniel Bell akkor jobb híján poszt-indusztriálisnak nevezte el a jövõ társadalmát, ahol a szolgáltatás lesz a vezetõ gazdasági ág.

Az agrártársadalom fõ jellemzõje az ember és természet kapcsolata, az iparinál az ember és a mesterséges természet, az információsban (posztindusztriális) az ember és ember közötti viszony. Az agrártársadalomban a tudás iránya a múltba mutatott (az elmúlt generációk tapasztalatai), az ipari társadalom jelen irányultságú (legfrissebb felfedezések hasznosítása), az információs társadalom a jövõt tekinti referenciapontnak: meg kell próbálni a jövõ fejlõdési irányait ki találni (elõre jelezni) és erre építeni a jelent. A ma már iparszerûen elõállított információk képzik társadalmunk alapját, ez az ismeretanyag válik a gazdaság motorjává. Az ismeretekre (információ) nem vonatkozik a megmaradás elve (csak a megfelelõ idõdimenzióban van gazdasági értéke), viszont fokozottan érvényes rá a szinergia (az egész több mint az alkotórészek összessége).
 

2. Az ember, a gazda helye az információs társadalomban

Az információtól való félelem legalább olyan fontos része az információs világnak, mint a közlésáradat. Fridrich Heer szerint: “ … az emberek nem akarnak tudomásul venni bizonyos tényeket, aggodalom fogja el õket az információtól, nem akarják vállalni az igazsággal való szembenézést”. A rohamos gazdasági és technikai fejlõdés a tudat fejlõdése aggasztóan lemarad. Richard Saul Wurman (“information anxxienty”) c. könyvében azt írja, hogy amit átélünk, az nem információ, hanem adatrobbanás. Az adatok se tisztánlátást, sem tudást nem adnak, valójában az “access to eccess” jelenségrõl van szó, olyan értéktelen és felesleges információkhoz való hozzáférésrõl, amit az emberek úgysem tudnak felhasználni. Ez az a jelenség, ami fokozottan fellép a mezõgazdasággal foglalkozók körében! Ennek a jobb átvilágítása érdekében tisztáznék néhány fogalmat.

Adat: a valós objektumok és személyek, valamint az üzemi valóság egyéb vetületeinek, állapotainak leírására alkalmas, önmagukban jelentéssel nem bíró jelek, jelsorozatok, melyek csak az által válnak a valóság hasonmásává (egy a valóságot jellemzõ modellé), ha jelentésük és a közöttük meglévõ kapcsolatok ismertek.

Információ: “a jelentéssel felruházott adat”. Olyan adat, adatsor, ahol ismerjük az illetõ adat, adatok jelentését, vagy másként fogalmazva ismerjük az adatok közti kapcsolatot.

Tudás: A tudást három gondolat mentén jellemezhetjük:

• A tudás az észlelések célzatos értelmezése révén keretet teremt az információgeneráláshoz.
• Az információ a tudás csírája. Az információ a tudás aktualizálásában aktív szerephez jut.
• A tudás szabja meg, hogy az információaktualizáló, cselekvést kiváltó ill. elfelejtendõ-e.

Nos az elõzõekben megadott fogalmakkal, azt akartam megvilágítani, hogy egy általános iskolával rendelkezõ gazda számára miért nem információ értékû az õt érõ – az õ szemszögébõl vett – adatáramlat. Így az igen csak számos gazdafüzet, meg más hasonló kiadvány nem tudja azt nyújtani a gazdának, amit hivatott, de erre és ennek okozataira, vetületeire még visszatérek.

1. A parasztság jellemzõi az információs társadalom kezdetén

1. Szegények. A parasztok két értelemben is szegények: abszolút értelemben (ami azt jelenti, hogy keveset képesek megtakarítani a rosszabb idõkre), és relatív értelemben (tehát ugyanazon társadalomban a nem-parasztok közül sokan gazdagabbak, mint a parasztok).
2. Alávetettek. A parasztok politikailag és gazdaságilag gyengébbek, mint társadalmuk városi szektorai, sok társadalomban pedig kulturális hagyományaikat is alábbvalónak tekintik a városiakhoz képest.
3. Önmegvalósítók (autonómok). A parasztok a saját fogyasztásuknak igen nagy részét maguk állítják elõ (különösen élelmiszerbõl), s ennél fogva képesek megszakítani kapcsolataikat a domináns szektorokkal, lecsökkenteni függõségüket a piacoktól. A közösségeken belül a családok hajlamosak független termelõ egységekként mûködni.
4. Izoláltak. A parasztok két értelemben is elszigeteltek. Elõször alávetettségük révén földrajzilag elkülönülnek és gyakran politikailag, gazdaságilag, nyelvileg sem kötõdnek a társadalom domináns városi szektoraihoz. Másodszor, önmegvalósításukra tekintettel a tágabb társadalomhoz kapcsolódó kötelékeik gyengék, ami azt jelenti, hogy ezek a kötelékek nem diktálják a mindennapi élet eseményeit.
5. Homogének. Olyan kulturális jegyekkel rendelkeznek, amik nyomást gyakorolnak a homogenitás irányában, beleértve olyan rituális gyakorlatokat, a gazdagság redisztribúcióit és olyan jellegû beruházásokat is, amik megakadályozzák a gazdagság akkumulációját; olyan hitrendszereket, amik negatív szankciókat vonnak maguk után a gazdagságukkal büszkélkedõkkel szemben. Az ilyen jellemzõket gyakran a szegénységhez történõ adaptációként, a “megosztott szegénység” normáiként értékelik.
6. Korporációsak (kötöttek).A tagságnak világos határvonalai vannak, beleértve a közös (pl. rituális) felelõsségeket, a közös erõforrásokat (pl. föld), amik radikálisan elkülönítik a kívülállókat és a tagokat.
7. Ellenállnak a változtatási programoknak. A nem-parasztok által összeállított gazdasági tervek gyakran találnak elutasításra. Ez a fentebb sorolt kulturális jellemzõkbõl is származhat, de a programok haszontalanságára vonatkozó paraszti realizmusból is.
8. Társadalmilag intenzívek. A társadalmi viszonyok a közösség tagjai között intenzívek, de a megfigyelõk az ilyen interperszonális kapcsolatok minõségében már nem értenek egyet. A parasztokat gyakran ábrázolják versengõnek és kíméletleneknek, néha pedig együttmûködõknek. Nehéz megmondani, hogy a különbözõ jellemzések elsõsorban a megfigyelõk eltérõ megközelítéseibõl származnak-e, vagy pedig a különbözõ helyen, idõben megvizsgált paraszti közösségek eltérõ viselkedésébõl.

1. A paraszttól a gazdáig

Mit is értünk gazdán? A szakirodalmat megvizsgálva, talán legkézzelfoghatóbb a Runciman, W. G. (1990, Sociology, 24) által adott leírás:

“A gazda tevékenységének motivációrendszerében az elsõ helyek egyikét a gazdaságosság, hatékonyság foglalja el.”

Így a gazdáról elmondhatjuk – a paraszttal ellentétben (õstermelõ) – hogy ténykedéseit gazdaságossági megfontolások irányítják, egyre inkább háttérbe szorul a hagyomány vezetõ hatása, oldódik izoláltságuk, homogenitásuk, sõt egyes esetekben beszélhetünk egy fajta polgáriasodásról (Peter Flora: “Növekedés a határokig”). Ez utóbbi különösen jellemzõ vidékünkre, ahol a gazdák jelentõs hányadát adja a városról faura visszatért munkás, aki visszakapta földjét, de nem volt sem tudása, sem eszköze annak megmûveléséhez.

A gazda státuszt nyert paraszt egy potenciális információfogyasztó! Szüksége van tudásra – és ezt be is látja – ahhoz, hogy hatékony tudjon lenni. A továbbiakban még szó arról, hogy hogyan, honnan jut a gazda információkhoz, hogyan illeszkedik ez a státusz a Romániában kialakulóban lévõ Mezõgazdasági Ismereti és Információs Rendszerhez (MIIR).

1. A mezõgazdaság néhány aspektusa Romániában az 1989-es változások után


Ebben a fejezetben a román mezõgazdaság egyes aspektusait akarom megvilágítani különösebb hangsúlyt fektetve a föld-tulajdon viszonyokra, valamint az állattenyésztésre, ezen belül pedig a szarvasmarha-tenyésztésre,

Romániában a magántulajdon fogalma nem szerepelt a gazdasági kimutatásokban, így a 89 elõtti helyzetrõl nem tudok valós képet alkotni. Egy tény: a kis zöldségesen és néhány háziállaton kívül a 89 elõtti paraszt mással nem rendelkezett.

“A 90-es évek eleje a szabadrablás idõszaka volt a román mezõgazdaságban.” – írja a Románia Libera munkatársa (P.M. Bacanu: “Mezõgazdaság és privatizáció”, România Liberã, LLXVII, 5 old. 1996). E kijelentés mögött két dolog húzódik: a kollektív gazdaságok felosztásából magánkézbe került földek nem mindig a megfelelõ kézbe kerültek; egyes kollektívek, állami gépfarmok, állami gazdaságok privatizálásakor a licitálók esélyegyenlõtlenségébõl fakadóan egyes társaságok jelentõs vagyonhoz jutottak, nem egészen tiszta eszközökkel. Nem célom taglalni tovább a módozatokat és az okokat, amelyek jelen helyzet kialakulásához vezettek, inkább a számok tükrében megpróbálom vázolni a román mezõgazdaság jelen állapotát, tulajdonviszonyait.

1990 második felében megkezdõdött az amúgy sem mûködõ mezõgazdasági struktúra szétrobbantása. Az elsõ lépés a kollektív gazdaságok vagyonának a szétosztása volt (ebbe még nincs benne a földek szétosztása). Erre a lépésre 1990 tavaszán került sor, amikor (a háromszéki falvak 80%-ban) a volt rendszerrel szembeni gyûlöletét kifejezve, a parasztság még a kollektív gazdaságok istállóit is szétszedte! Országos szinten ez a szarvasmarha-állomány jelentõs csökkenésével járt:



Itt a számbeli csökkenés mellett meg kell említeni az állomány minõségi leromlását is. A kollektív gazdaságoknak nem volt pénzük egy minõségi állomány fenntartására, az egyes egyedek eredete nem volt követhetõ, így a gazdaságok vagyonának szétosztásakor a szarvasmarhák értékét súlyban és évben (ahol lehetett) mérték!

1990 volt az az év, amikor a földek még nem kerültek szétosztásra (vagy csak részben) így a parasztok nem volt, amit kezdjenek az amúgy is rossz bõrben levõ jószágokkal, így amint az a mellékelt grafikonon is látszik nagy létszámcsökkenés következett be. A következõ év tavaszára már részben rendezõdtek a földviszonyok, megindult a mezõgazdaság talpra állása, felépülése. Ez a folyamat a szarvasmarha-állományon is látszik, egy enyhe növekedés állt be, ami mai napig is tart. Ez a növekedés az ágazat jövedelmezõségét mutatja, más ágazatokkal szemben: a sertéstenyésztés folytonos hanyatlást mutat, a baromfitenyésztés pedig a tavalyi év közepén kezdett kilábalni hosszan tartó krízisébõl.

Visszatérve a 90-es évek eleje mezõgazdaságának elemzéséhez a következõkben megvizsgálom a földek szétosztása (visszaadása) utáni tulajdonviszonyt, termelékenységet, ágazati méretet.

90 elõtt a mezõgazdaság része a nemzetgazdaságon belül 12-13%-ra volt tehetõ. A változásokat követõ években egy enyhe növekedés volt észlelhetõ.



Ez a növekedés korrelál a munkaerõ megoszlásával a gazdaság különbözõ szektoraiban. Egy nagyfokú munkaerõ-átcsoportosulást észlelhetünk 92-vel kezdõdõen, ami egyrészt a gyenge gazdasági évnek másrészt pedig a földhöz jutott faluról elvándorolt fiatalok viasztérésének tudható be.
 


A munkaerõ szerkezetét tanulmányozva a fennebb vázolt jelenség legjobban az iparban dolgozók és a mezõgazdaságban dolgozók számának összehasonlításából világlik ki:

Ez a csökkenés persze nem csak a mezõgazdaságban dolgozók számának a növekedésébõl fakad, hanem az ipar különbözõ területeirõl elbocsátott dolgozók is nagy hatással vannak a fent bemutatott adatokra! További adatokat megvizsgálva elmondhatjuk, hogy az iparból elbocsátottak átlagosan 14.3%-a a mezõgazdaságban keresett megélhetést (földek visszaadása). Így a mezõgazdaságban dolgozók nem csak számukat tekintve változtak, hanem iskolázottsági szintûk is nõtt! Egy – a munkaügyi hivatal által használt – mutatószám szerint (SpR) az iskolázottsági szint az ágazaton belül 14-rõl 17-re nõtt, vagyis a mezõgazdaságban dolgozók átlagvégzettsége 9,4 osztály! Ez megyénkben eléri a 11,2 osztályt.
 

2. Mezõgazdasági szaktanácsadás


A mezõgazdasági szaktanácsadással kapcsolatos alapirodalom áttanulmányozása során a szaktanácsadás definíciójának számos változatával találkozunk, amelyek végigolvasásából kiderül, hogy nem alakult ki egy egységes kép a szaktanácsadó tevékenységérõl, a szaktanácsadás fogalomkörérõl. A különbözõ definíciók ismertetése helyett inkább néhány közös elemet emelnék ki. A leggyakrabban elõforduló fogalmak a következõk: oktatás, tanácsadás, befolyásolás, fejlesztés, életszínvonal javítás, hatékonyság, adoptáció – e fogalmak mentén talán le is lehetne írni a szaktanácsadást – így a teljes körû meghatározás igénye nélkül a következõképpen lehetne megadni a szaktanácsadás fogalomkörét:

“A Mezõgazdasági Szaktanácsadás olyan szolgáltatás vagy rendszer, amely alapvetõen oktatási módszerekkel segíti a gazdálkodókat a gazdálkodás és technológiai folyamatok fejlesztésében, elõsegítve ezzel a gazdálkodók életszínvonalának növelését.”

E meghatározáson felül van két olyan kérdés, amelyben a különbözõ kutatók véleménye eltér egymástól:
 

1. Tanácsadás – Döntéshozatal


Egy szakértõ sem állítja azt, hogy a tanácsadónak kellene döntést hoznia a gazdálkodó helyett (kockázatátvállalás) de eltérõ vélemények alakultak ki a tekintetben, hogy a tanácsadó az objektív valóság ismertetésén felül milyen mértékben nyilváníthat személyes (szubjektív) véleményt, milyen mértékben foljásolhatja be a döntéshozót. Egyes szakemberek szerint (Paphegyi G. 1983 “A korszerû szaktanácsadás”) a tanácsadó döntésbefolyásolásának mértéke fordított arányban kell álljon a problémával rendelkezõ személy tudásszintjével, életszínvonalával. Egy másit tábor véleményét talán legrelevánsabban fogalmazza meg Pitlik (1997): A tanácsadó felelõssége abban rejlik, hogy mennyire pontos és részletes következményképet fest az egyes cselekvési alternatívákról. A tanácsadó tehát nem a döntés helyességéért, hanem a megoldási alternatívákhoz tartozó következmények elõrejelzési pontosságáért kell hogy felelõsséget vállaljon.
 

2. Oktatás – Intuitív problémamegoldás


Egy másik terület, ahol eltér a különbözõ országok szaktanácsadó rendszereinek a gyakorlata, az oktatás-problémamegoldás kérdésköre. Egyes (elsõsorban) országokban a szaktanácsadó programok sokkal inkább képzés, oktatás alapúak, míg máshol a közvetlen problémamegoldás áll a középpontban. A szakemberek véleménye megegyezik a tekintetben, hogy egyik módszer sem létezhet a másik nélkül, de hogy egy társadalomnak éppen melyikre lenne nagyobb szüksége azt nem kis feladat eldönteni.

Vidékünkön egy ezelõtt egy évvel végzett közvélemény-kutatás világosan mutatja, hogy a gazdák sokkal inkább a problémamegoldó, direkt segítséget nyújtó tanácsadást igénylik. A kutatók elkülönítettek három determináns faktort, ami a gazdákat a problémamegoldó tanácsadás irányába tereli. Az elsõ – és talán a legfontosabb – a gazdák alacsony képzettsége. A második a gazdák alacsony tudatod-tudás szintjével inkompatibilis képzés, ami a gazdák számára érthetetlené, haszontalanná tette az elõadásokat A harmadik faktor a kommunista központosított tervgazdálkodásos rendszerbõl visszamaradt mentalitás. Ott az emberek irányítva voltak megmondták, hogy mit kell tenni, ez kiölte a kezdeményezõkészséget, a gazdák félnek a felelõsségtõl, a kockázatvállalástól. Ezt a stresszes helyzetet oldja egy tanácsadó, aki csökkentheti a kockázatot, a gazda szemszögébõl nézve oszlik a felelõsség.

Nos ezek az eredmények (a problémamegoldó szaktanácsadás nagyobb fokú preferáltsága) nem azt jelentik, hogy ez is a járandó út ugyanis sokkal nagyobb súllyal bírnak az okok, mint az okozatok, vagyis azt kell elemezni, hogy miért preferálja a többség a problémamegoldást. Valószínûnek tûnik, hogy a gazdák tudatos-tudás szintjének növelésével lehet a gazda bizonytalanságát csökkenteni, ezáltal kezdeményezõkészségét, kockázatvállalását növelni. Ennek eredménye lehet egy csökkenõ igény a személyes tanácsadás irányába, ami az alapítvány szemszögébõl kívánatos, ugyanis a képzés-oktatásnak mindig kisebb a költségvonzata, mint a személyes tanácsadásnak.

Mintegy végszóként elmondható, hogy – habár nagyon nehéz feladat – a gazdák tudatos-tudás szintjének emelése mindig fontos elvárás egy ország szaktanácsadó rendszerével szemben. Mindig meg kell találni az egyensúlyt a személyes tanácsadás és a képzés között.
 

1. MIIR.-ek NGO. és kormányzati szinten


Az 1989-es változások után a román mezõgazdaság egésze nagy átalakuláson ment keresztül. A múlt rendszer tervgazdaságát egy – rövid idõ alatt fejetlenül szétrobbantott – piacgazdaság vette át. A volt kollektív gazdaságokat felosztották, a földek, állatok magán kézbe kerültek.

1990-91-et egy nagy fokú káosz jellemezte, ami a mezõgazdasági termelést illeti. Az államnak nem volt belelátása a folyamatokba, a friss földtulajdonosok – akik megszokták, hogy majd fentrõl megmondják, mit kell tenni – egy újszerû, szokatlan helyzet elé voltak állítva: õk kellett gondolkozzanak, azon, hogy mit és hogyan termeljenek.

1992 volt az az év, amikor a megyei tanácsokon belül újraalakították a mezõgazdasági igazgatóságokat, ezek fennhatósága alá helyezték a még meglévõ állami gazdaságokat, a kísérleti, kutató állomásokat. 1993-ban létrehozták a szaktanácsadási osztályt.

Ezzel párhuzamosan a fejlõdõben lévõ NGO szférában (1992-végén a társasági törvény módosítása révén különálló jogi személyiséget nyerhettek az alapítványok, szervezetek) is kezdtek megjelenni a mezõgazdaságot támogatni hivatott szervezetek, alapítványok. Románia szinten jelenleg 254 alapítvány van bejegyezve a Mezõgazdasági Minésztériumnál. Ebbõl 40-45 folytat számottevõ tevékenységet a szaktanácsadás, képzés területén.

Vidékünkön különös jelentõséggel bír a LAM alapítvány. Az alapítvány 1993-ban kezdte el képzéssorozatát, amit napjainkban is folytat. E mellett területi szaktanácsadókat fizet, akik 3-4 községet és a hozzá tartozó falvakat látják el tanáccsal.

Ez a szektor lehet a jövõben a dominánsabb a MIIR kialakításában, viszont mûködése, eredményessége nem képzelhetõ el jelentõ állami támogatás nélkül!

A következõkben bemutatok néhány modell értékû MIIR-t, majd ezek tükrében néhány szót szólok a romániai MIIR jelenlegi állapotáról, fejlõdési irányairól.
 

1. A Dán model (alulról kezdeményezett miir)


A Dán szaktanácsadási rendszer jó példája az alulról kezdeményezett MIIR-nek. Dániában jelenleg is két farmerszervezet: a Dán Farmerek Uniója és a Dán Családi Farmerek Szövetsége az egész országra kiterjedõ szövetséget mûködtet.
 

2. Az Ír modell (felülrõl kezdeményezett miir)


A szakirodalom az ír modellt, mint a felülrõl kezdeményezett szaktanácsadási rendszer tipikus példáját emlegeti. 1982-ig a szaktanácsadó szolgálatot a Megyei Tanácsokon belül a Megyei Bizottságok igazgatták (Romániában még mindig így megy!). Ezt követõen létrehozták az ACOT nevû szervezetet, amely azon felül, hogy az országban megszervezte a szaktanácsadást, meg négy állami és hét magán egyetemen koordinálta a mezõgazdasági képzést. 1988-ban a TEGASC (Mezõgazdasági Élelmezési és Fejlesztési hivatal) megalakításával az Ír MIIR egy minõségi ugráson ment keresztül: egyesítette a kutatást az oktatással és szaktanácsadással.
 
 

3. MIIR Romániában
Románia MIIR-ét vizsgálva a mai napon egyértelmû, hogy itt nem beszélhetünk sem alulról sem pedig fülrõl kezdeményezett MIIR-röl! A két irányvonal egyszerre indult fejlõdésnek, viszont a gazdálkodók állami szervekkel szembeni negatív megítélésébõl adódóan az NGO-k szintjén mûködõ tanácsadás nagyobb teret hódított. Ezzel szemben a kutatás, oktatás még mindig nagyrészt állami irányítás alatt van. Jelen helyzetbõl kiindulva egy vegyes, integrált MIIR képzelhetõ el, ahol a képzés, kutatás megmarad állami kézben, a tanácsadás meg NGO szinten, viszont ezeknek létrejön egy közös koordináló szervük.

Egy ilyen irányú fejlesztésre találunk utalást a Román Kormány és az EU által szerkesztett “Carta Verde”-ben, ahol a regionális fejlesztési politika szerves részeként említik a Regionális Mezõgazdasági Tanácsadó Központokat és ezek koordináló testületét a Nemzeti Információs Központot.
 

3. Szakértõi rendszerek
1. Mesterséges Intelligencia

• az ember és gép között természetes nyelven történõ kommunikáció lehetõségeinek kutatása,
• az automatikus programozás és bizonyítás kidolgozása,
• gépi tanulás elveinek vizsgálata,
• a képfelismerés lehetõvé tétele,
• a robotika és pl.
• a szakértõi rendszerek fejlesztése.

Mesterséges Intelligenciára nehéz helytálló meghatározást adni, mivel az intelligencia fogalomköre sem igazán elhatárolható. A szakirodalmat tanulmányozva talán legelfogadhatóbb a következõ meghatározás: Intelligens mindaz, ami annak tûnik, annak látszik, illetõleg amit mi emberek intelligensnek tartunk. Ezek után már nem lesz nehéz az MI-t leírni:

“A MI mindaz, ami a számítógépet képessé teszi olyan tevékenységek ellátására, melyet addig csak az ember volt képes elvégezni. Következésképpen az MI a kutatási eredmények folytonos halmozásával egy dinamikusan változó tématerület.”

A MI mint új paradigma, a régebben más módszerekkel megoldott problémák számára új (hatékonyabb, könnyebb, gyorsabb, egyszerûbb) megoldási lehetõségeket kínál; eddig esetleg megoldatlanul álló problémák megoldását teszi lehetõvé vagy visz közelebb azokhoz. Ezen kívül egy új paradigma egészen új gondolkodásmód (ki)fejlõdéséhez járulhat hozzá.

Dolgozatom utolsó részében egy ilyen újszerû – a MI kutatásterületéhez tarozó – rendszert fogok bemutatni.

1. Szakértõi rendszerek

• a SZR adott kérdéskör kapcsán felmerülõ ismeretek alapján képes intelligens következtetéseket levonni, vagy
• a SZR segítségével az emberi problémamegoldó-képesség konkrét kérdéskörre vonatkoztatva modellezhetõ.

“A szakértõi rendszer olyan eljárás, amely lehetõvé teszi tetszõleges tényezõ kapcsolataihoz (állapot-kombinációkhoz) tartozó következmények összefüggés-rendszerének számítógépes formában történõ kezelését.”

Ehhez még más következtetõ rendszerektõl való megkülönböztetése végett hozzáteszi:

“A SZR tehát szabályelvû, azaz alapvetõen logikai mûveletekre támaszkodik és alapvetõen nem metrikus skálák adatait (tényezõk opcióit, pl. színek, rangsorok) kezeli.”

1. Szakértõi rendszerek felépítése


Az alábbi ábra általánosságokban jól ábrázolja egy szakértõi rendszer felépítését, viszont egy-egy adott esetben – mint ahogy a késõbbiekben kiderül – nem feltétlenül szolgálhat kiindulási alapként a rendszer megépítésénél.



Szakértõi rendszerek felépítésének sémája (Forrás: Kovács G.)


 




2. A szakértõi rendszerek létrehozása

• Példaalapú, induktív rendszerek,
• Szabályalapú rendszerek,
• Frames.

A következtetés Kurbel nyomán négy stratégia szerint történhet:

• deduktív úton (az általánostól a speciális felé haladva, pl. bizonyítás),
• induktív módszerrel (az egyeditõl az általános irányába lépve, pl. tanulás),
• közelítõ módon (heurisztikák révén), illetõleg
• analógiákra támaszkodva.

Egy másik általános megközelítési mód a tudás monoton és nem monoton dinamikája szerint osztja fel a lehetséges stratégiákat:

• A monoton megközelítéskor a következtetések mindig megfelelnek az eddigi tényeknek, s bizonyos számú következtetési lépés után kényszerûen elérik a célt;
• A nem monoton megközelítéssel, ahol is az eddigi részkövetkeztetések új tények alapján elvethetõk, felülbírálhatók, mint ahogy ez az emberi problémamegoldásban is megfigyelhetõ.

A harmadik általános megközelítési mód, melyet a következtetésekkel kapcsolatban meg kell ismerni a metatudás fogalmához kötõdik. A metatudás a tudásról szóló tudás, mely olyan kérdésekre ad választ, hogyan kell az eddig egyenrangúnak feltételezett szabályok közül a leghasznosabbakat (a rutinos szakértõ által is preferáltakat) kezelni szemben a kevésbé fontos (a kezdõ szakértõkre jellemzõ) szabályokkal. A metatudás feladta a számítógépes kompetencia (ezt még tudom, azt azonban már nem) szimulálása. Mindezen tulajdonságok gyakorlatba való realizálása azonban még rengeteg kutatást igényel.

1. Szakértõi rendszerek felhasználási területei

• döntéstámogató és a,
• menedzsment információs rendszereket.

Más területekrõl inkább példaszerûen említenék meg néhányat:

• oktatóprogramok,
• gépek, berendezések hibáinak felderítése, javítási javaslat,
• épületek, gyártórendszerek tervezése,
• számítógépek konfigurálása, ellenõrzése,
• elõrejelzés,
• embergyógyászati alkalmazások,
• ásványhatározó rendszer,
• gyógyszerkölcsönhatás elemzése.

1. Szakértõi rendszer és a MonteCarlo

A MonteCarlo (továbbiakban MC) egy – a véletlenszerûséggel rokon –általánosan használt fogalom; általában az algoritmikusság ellentéteként használatos. A tiszta MC egy végtelen keresési térben az eredményeket véletlenszerûen generálja, majd megvizsgálja, hogy egy adott jósági kritérium szerint ez jobb-e mint az elõzõ, ha igen megtartja, ha nem elveti. A számítástechnikában használatos szinonimája a “BruteForce” (brutális(an nagy) erõ), amely létjogosultságot a nagy kapacitású, több multiprocesszoros számítógépbõl álló rendszerek kifejlesztésével nyert.

A MC jellegû algoritmusokat ritkán használják “tisztán”, általában valamilyen algoritmikusságot visznek be a keresésbe, ami úgy is felfogható, mint a “véletlen befolyásolása vagy irányítása” (Dragulescu I. 1992).

A MC ily módon felfogható egy megoldáskeresõ rendszerként, amely gyakran új perspektívákat nyit a hagyományos módszerek alkalmazásában, másrészt pedig olyan problémákat oldhatunk meg vele, amelyek az eddig használatos módszerek (gondolok itt az LP-re és társaira) segítségével nem voltak megoldhatóak.

A szakértõi rendszerek integrálása különbözõ megoldáskeresõ rendszerekkel igen hatékonynak bizonyul! (Dragulescu I. 1992). Itt a szakértõi rendszer szolgáltatja a megfelelõ információt a megoldáskeresõ alrendszernek, más szavakká paraméterezi, belövi azt. Ha a megoldáskeresõ rendszer nem jut eredményhez (vagy részleges esetleg ellentmondásba ütközõ eredményt ad) a megadott adatok alapján, úgy a szakértõi rendszer újabb pótlólagos információkat szolgáltathat.
 

1. Szakértõi rendszerek a MIIR-en belül

A mezõgazdasági szaktanácsadás egy olyan terület, ahol a bizalom, megbízhatóság kulcsfontosságú fogalomnak mutatkozik. A szaktanácsadó hivatott megmondani, hogy amit a gazdálkodó elképzelt az úgy történik-e, vagy sem – más szóval – hogy egy meghatározott eseménysorozat végeredménye mi lesz! A tanácsadás ezen területét meg szokás tervezési elõrejelzõ tanácsadásnak is nevezni és ez az a terület, ahol a számítógép esetenként szakmai kompetencia szempontjából átveheti az ember helyét.

Egy 1996-ban a LAM alapítvány tevékenységérõl készült felmérés adatai szerint a gazdálkodók meg vannak elégedve a tanácsadók tevékenységével. A felmérésbõl még kiderül, hogy elégtelennek tartják a háromhavi konzultációt, több képzést igényelnek! Arra a kérdésre, hogy milyen jellegû információkra van még szükségük, a gazdák 20%-a a takarmányozást, takarmányadag optimalizálást igényelte. Egy ilyen jellegû tanács ad-hoc módon nem nyújtható, mivel meglehetõsen komplex feladat egy adott környezethez igazítottan ilyen jellegû

számolásokat végezni!

Ez a felmérés már egymagában is létjogosultságot ad a szakértõi rendszereknek a mezõgazdasági szaktanácsadás területén.
 

1. Szakértõi rendszerek alkalmazása a mezõgazdasági információszolgáltatásban

 
A mezõgazdasági információszolgáltatás területe egy a gazdálkodók igényei szerint és azok kielégítését célzandó felépített rendszer. Ebbõl adódóan a vállaltokon belül lévõ döntéstámogató illetve menedzsment információs rendszerek itt egy más megközelítésben ugyan de itt is értelmezendõek. Ezek a rendszerek a szaktanácsadók tudásának modellezése utján épülnek fel. Néhány ilyen jellegû alkalmazás lehet a:
 
• fejlesztés tervezõ rendszer,
• vetésforgó optimalizáló rendszer,
• takarmányadag optimalizáló rendszer.

 
1. Szakértõi rendszerek helye szaktanácsadó rendszerekben

  A szakértõi rendszereket a Mezõgazdasági Szaktanácsadásban eddig országunkban csak kísérleti szinten próbálták alkalmazni. A nagyobb gazdaságok saját döntési mechanizmusukat próbálták modellezni és kialakítani egy szakértõi rendszert, amely a késõbbiekben elõsegíti majd a mezõgazdasági regionális stratégiákat kialakító döntéseiket. Ezt a fajta rendszert az irodalom MIS (Menedzsment Information Systems)-ként emlegeti, ez esetben viszont egy menedzsment információs rendszer alapján megépítet döntéstámogató rendszer lenne a helyes megfogalmazás. 1997 tavaszán a Kovászna Megyei Mezõgazdasági Igazgatóság megvásárolta a még kísérleti stádiumban lévõ programot, amit tovább fejlesztve egy megyei szintû termelés-tervezési rendszert készítettek, amelynek feladata irányvonalat szabni a régió mezõgazdaságának. A rendszer megvizsgál makro-ökonómiai mutatókat, regionális diszparitásokat, mikro-ökonómiai adottságokat és ebbõl elõvetíti a megyei mezõgazdaság lehetõségeit. Ezeket az információkat a továbbiakban a szaktanácsadók felhasználják a konkrét problémák megoldásában, informálják a gazdálkodókat a várható gazdasági trendekrõl.
 
1. Esettanulmány

 
1. Bevezetés

A dolgozatom harmadik részében bemutatok egy általam készített szakértõi rendszert, amely a szaktanácsadó munkáját könnyíti meg. A rendszer felépítésében fontos szerepet játszik egy MonteCarlo jellegû megoldáskeresõ alrendszer, amely az optimális takarmányadagot adja meg a SZR által begyûjtött adatok alapján. Egy ilyen rendszer megalkotásának létjogosultságot ad egyrészt az 1996-ban a LAM alapítvány által rendelt kutatás eredménye, amely szerint a gazdálkodók (kis és közepes) nagy hányada igényelne ilyen jellegû tanácsot, valamint a különbözõ szaktanácsadókkal folytatott beszélgetések, amelyek során egyhangúan elmondták, hogy ezen a téren a tanácsadás nagyon nehézkés!

A rendszer fejlesztésének elsõ fázisban a tejhasznú szarvasmarhák takarmány-adagának a meghatározását fejlesztettem. Ennek oka, hogy a legtöbb gazda elmondta: a tejtermelés jövedelmezõsége messzi a várakozásai alatt van.

A rendszer tervezése során felmerült a kérdés, hogy – ugyan a gazdálkodók igénylik az ilyen irányú szaktanácsadást – vajon hajlandóak (ill. képesek) lesznek-e használni a szakértõi rendszert. A szaktanácsadókkal folytatott progresszív strukturált interjúk elemzése során kiderült, hogy a gazdálkodók (egyelõre) nem bíznak a modern technikában, nem valószínû, hogy higgyenek egy számítógép által produkált eredményben, ezért elsõ fázisban mindenképpen a szaktanácsadó közbeiktatásával kell a rendszert tervezni. Ez hozzájárulhat a késõbbiekben a számítógép iránti bizalmatlanság csökkentéséhez, ami lehetõvé teszi majd egy elkövetkezõ idõszakban a proiect átalakítását, a gazdáknak közvetlen hozzáférést biztosítva a számítógépekhez (ezáltal a szakértõi rendszerekhez).
 

2. Fejlesztõ eszközök

  A szakértõi rendszerek fejlesztése történhet különbözõ szoftverek segítségével. Ezek lehetnek különbözõ programozási nyelvek: Pascal, C, Delphi, Visual Basic stb. vagy környezeti eszközök. A környezeti eszközök szoftvercsomagok, amelyek különbözõ szolgáltatásokkal segítik a szakértõi rendszerek fejlesztését. Közös jellemzõjük, hogy különbözõ segédprogramok révén támogatják a fejlesztést, vagy különbözõ képességekkel ruházzák fel a rendszert [Turban, 1992]. Így
 
• a rendszerfejlesztés támogatása történhet olyan programokkal, melyek a tudásábrázolásban, vagy a rendszer tervezésben nyújtanak segítséget,
• a programkészítés támogatása olyan eszközökkel, amelyek pl. nyomkövetést, szintaktika vagy ellentmondó szabályok vizsgálatát, valamint különbözõ input/output lehetõségek alkalmazását teszik lehetõvé,
• a felhasználói felület alkalmazása, amely természetes nyelven irt szövegek kezelését teszi lehetõvé - sajnos csak korlátozott mértékben.

  A környezeti eszközök között is vannak specializált eszközök, amelyek kimondottan szakértõi rendszerek fejlesztésére specializálódtak, vagy általános környezeti eszközökrõl.

A programozási nyelvek lehetõségtára sokkal bõvebb a környezeti eszközökénél, a környezeti eszközök ellenben sokkal gyorsabb, hatékonyabb fejlesztést tesznek lehetõvé.

A megfelelõ fejlesztési környezet kiválasztásánál figyelembe vettem egy sor szempontot:
 

• az általam kidolgozandó rendszer nem csupán egy szakértõi rendszer lesz, hanem azzal integrálva egy megoldáskeresõ alrendszer is fejlesztésre kerül,
• az alapszoftvernek könnyen hozzáférhetõnek kell lennie
• a szoftver ára legyen elérhetõ szinten,
• könnyen kezelhetõ felhasználói felület fejlesztését tegye lehetõvé.

  Ezen szempontok figyelembevételével a választásom a Microsoft Excel 7.0-ra esett, mivel ez felfogható egyrészt környezeti eszközként, másrészt pedig programnyelvként (beépített Visual Basic). Hátránya volt, hogy nem tartalmaz beépített keretrendszert a szakértõi rendszerek fejlesztéséhez.
 
1. A rendszer felépítése

  Mint az elõzõekbõl is kiderül a rendszer tejhasznú szarvasmarha takarmányoptimalizáló szakértõi rendszer egy lényegében MonteCarlo-n lapuló megoldáskeresõ alrendszerrel.
 

A rendszer fejlesztését három lépésre lehet tagolni:
 

• keretrendszer építése,
• tudás-bázis kialakítása,
• tesztelés és visszacsatolás.

  Az keretrendszer építése során egy szakértõi-rendszer fejlesztésére alkalmas környezetet valamint egy megoldás-keresõ alrendszert fejlesztettem ki és integráltam. Ez nem más mint egy váz, ami tartalmazza a felhasználói interfészt, a magyarázó, indokkló alrendszer egy részét valamint egy keretrendszert, amelybe a szakértõ beszerkesztheti a problémamegoldó alrendszerét és az ismeretbázis feldolgozási ciklusokhoz szükséges részét.

A tudás-bázis kialakítása során a különbözõ szervezetekhez tartozó szaktanácsadók tudásának modellezése volt a cél, amihez a progresszív strukturált interjút tartottam a legmegfelelõbb választásnak. Az interjúk anyagának feldolgozása során kialakult a szakértõi rendszer váza, ami a szakirodalommal kiegészítve alkotja a tudás bázist.
 

A tesztelés, visszacsatolás fázisa még nem fejezõdött be. Ez egymagában is két részre osztható: szoftver tesztelése, szakértõi rendszer (+megoldáskeresõ alrendszer) tesztelése. A szoftver tesztelése során kiemelkedõ fontosságú a felhasználó közeliség ellenõrzése.

A szakértõi rendszer tesztelése során a cél az egyes helyzetekhez tartozó becsült eredményképek helyességének vizsgálata. Ez csak egy idõben hosszan tartó visszacsatolás útján lehetséges.
 

Az ábrán a szaggatott vonallal jelölt rész a szoftveres rendszer, míg az ezen kívül esõ elemek a szaktanácsadás folyamatát ábrázolják.
 

A tudás-bázis tartalmazza a szaktanácsadók által felhalmozott ismereteket, a takarmányféleségek összetételét, a kurrens árakat. Ennek egy részét használja a szakértõi rendszer, illetve a problémamegoldó alrendszer. A szakértõi rendszer ugyanakkor a gazdálkodóktól nyert információkkal gazdagítja a tudás-bázist.
 

A szaktanácsadó a szakértõi rendszer közvetlen felhasználója, õ tölti fel információkkal a rendszert, a gazdálkodó által elmondottak alapján így a gazdálkodó a rendszer közvetett felhasználója (a rajzon ezért ezt az irányt pontozott nyíllal jelöltem).
 

1. A rendszer mûködése

 

A rendszer alapvetõen 2 részbõl áll: szakértõi rendszer, megoldáskeresõ alrendszer. A következõkben e két rész mûködését fogom bemutatni.
 

0. Szakértõi rendszer
A szakértõi rendszert a következõ részekbõl építettem:
 
• felhasználói interfész,
• következtetõ rendszer.
A rendszert Microsoft Excel 7.0-ban fejlesztettem. Ez a program nem biztosít keretrendszert (felhasználói, fejlesztõi interfészt) a szakértõi rendszerek programozásához, így elsõ feladat egy ilyen keretrendszer megépítése volt. Meg kell jegyeznem, hogy a rendszer fejlesztésénél nem volt elsõdleges szempont a teljes körûség, inkább a saját igényeimet vettem figyelembe.
 

A rendszer tartalmaz egy felhasználói interfészt, amit a beépített Visual Basic segítségével írtam meg. Az interfész képes négy féle kérdés feltételére:
 

• zárt kérdés, egy helyes válasszal (max. 6 felkínált válasz);
• zárt kérdés, több lehetséges helyes válasszal (max. 6 felkínált válasz). Ennél a kérdésnél a szakértõi rendszer fejlesztõje megadhat kölcsönösen kizáró válaszkombinációkat;
• számszerû választ eredményezõ kérdések (a rendszer megadhatja a minimum, illetve maximum értékeket). A választ a fejlesztõ által megadott 6 csoport valamelyikébe sorolja,
• nyílt kérdés (a rendszer tárolja a teljes választ, megjelölve a fejlesztõ által megadott szavakat tartalmazó válaszokat).
Az interfész készítésénél fontos szempont volt a felhasználóbarát fejlesztés, a teljes körû tartalomfüggõ hibajelzések beépítése.
 

A keretrendszer másik része szakértõi rendszer fejlesztõi számára épített felület. Ennél a felületnél kerül elõtérbe az MS Excel erõssége, ugyanis a szakértõi rendszer fejlesztõje használhatja a program teljes függvényskáláját. A felület nem más, mint egy WorkSheet-en kialakított tábla, amelybe a szakértõ beírja a kéréseket, válaszokat és az egyes válaszok következményrendszerét.
 

A rendszer következõ eleme a tudásbázis és az ebbõl kialakuló következtetõ rendszer. Ennek fejlesztése a fennebb bemutatott felületen történt.
 

A szakértõk tudásának modellezéséhez strukturált nyit interjút használtam. Az interjúk kezdetén kialakítottan egy null-hipotézis-sort, amit az interjúk során vizsgáltam. Ez vázlatosan a következõkbõl állt:
 

• a tejtermelés jövedelmezõ minden szinten (háztáji, kisgazdaság)!
• a gazdák nem takarmányoznak rá a tejtermelésre mert:
• a pótlólagos tejtermelésbõl származó jövedelmük nem fedve a pótlólagos takarmányköltségeket,
• nincsen meg a hatékony rátakarmányozáshoz szükséges ismeretük,
• tehenet a megtermelt alaptakarmány hasznosítása végett tartanak (a szénának nincs piaca -> nincs ára)!
• a kis gazdaságok tejbegyûjtõ központoknak adják le a tejet,
• a háztájiban tartott tehenek tejét nagyrészt helyben feldolgozza a gazda!
Ez a hipotézis sor volt a progresszív struktúra elsõ eleme. Ez minden interjú után felülbírálódott és adott esetben kiegészítõdött, így a 9 szaktanácsadóval folytatott interjú után megjelentek újabb elemek, egyesek módosultak. A végeredmény alapján összeállt a szakértõi rendszer struktúrája.
 

A szakértõi rendszer fõ feladata eldönteni, hogy érdemes-e a gazdának rátakarmányozni a tejtermelés növelésére, vagy nem. Ez alapvetõen attól függ, hogy a pótlólagos tejhozam a rátakarmányozás költségvonzatán felül hoz-e jövedelmet. Ezt lebonthatjuk három összetevõre:
 

• állatállomány vizsgálata,
• takarmánybeszerzési lehetõségek vizsgálata,
• tej értékesítési lehetõségek vizsgálata.
Amennyiben valószínüsíthetõ, hogy a rátakarmányozás jövedelmezõ, úgy a szakértõi rendszer begyûjti az azokat az adatokat amelyek segítségével a megoldáskeresõ alrendszer az adott helyzetre összeállítja az optimális takarmányadagot.
 

A következõkben bemutatom a szakértõi rendszernek azt a részét, ami megvizsgálja, hogy az állatállomány alkalmas-e a rátakarmányozásra!
 

Amennyiben az állatállomány megfelelõnek bizonyul a rátakarmányozásra, úgy rátérhetünk a takarmánybeszerzési forrásokra. Itt egy fontos szempont, hogy vidékünkön a szénának nincs piaca igy nincs ára, tehát a gazda ahhoz, hogy a kaszálóján megtermelt szénát pénzé tegye, azt fel kell etetnie. A rendszer egyelore nem kezeli a berelt legelõk, szántók, kaszálók esetét, mível ezek környékünkön ritkák.
 

A 4 potenciális takarmányforrás (legelõ, kaszáló, szántó, készpénz) vizsgálata megmutatja, hogy a gazdálkodó melyikkel milyen mértékben rendelkezik a szarvasmarha létszámhoz viszonyítva. Az En-el jelõlt eredményeket a rendszer átadja a megoldáskeresõ alrendszernek, amely majd a meglévõ források függvényében optimalizálja a takarmányadagot. Az X1 ill. X2 értékek még nincsenek “belõve”, ezért jobbnak láttam egyelõre így hagyni. Az ábrán ugyan nem szerepel, de evidens, hogy (E1 és E4)=1 esetén a gazdát el kell tanácsolni a rátakarmányozástol.
 

A harmadik része a szakértõi rendszernek az értékesítési lehetõségek mentén vizsgállja a rátakarmányozás jövedelmezõségét. A tej értékesítésére vidékünkön a gazdáknak négy alternatívájuk van:
 

• leadják tejcsarnokba,
• eladják a falúban, városon,
• állatokat etetnek vele (pl. sertés),
• feldolgozzák (pl. vajjá) és az így kapott terméket értékesítik.
A szaktanácsadók jó közelítéssel becsülték az egyes értékesítési utak jövedelemezõségét. Ez a közelítés (kellõ gyakorisággal ujraszámolva) elégséges ahhoz, hogy a szakértõi rendszer megállapítsa, hogy az illetõ gazdának érdemes-e rátakarmányozni a tejtermelésre. Elfogadott, hogy pillanatnyilag 2100 lejes tejár melett az egyes és kettes részen túljutott gazdák jövedelmezõen tudnak rátakarmányozni! Az elsõ két értékesítési csatorna esetén evidens, hogy meg van vagy nincs ez az ár, viszont annál nehezebb a harmadik iletve a negyedik eset. A szaktanácsadók véleménye megoszlik a szerint, hogy a sertés hízlalására használt (fölözött 2.5%) tej sertésben való hasznosulásának az értéke hozzáadva a föl értékéhez 2100 lej alatt vagy felett van.
 
1. Megoldáskeresõ alrendszer

 

A megoldáskeresõ alrendszer inkább elméletileg különül el a szakértõi rendszertõl, ugynis a szakértõi rendszer egy kettõs szerepet játszik:
 

• egyrészt kiszûri azokat a gazdálkodókat, akik magy valószínûséggel nem tudnénak jövedelmezõen rátakarmányozni a tejtermelésre,
• másrészt pedig feltölti, beparaméterezi a megoldáskeresõ alrendszert.
Ez a két funkció nem különíthetõ el egymástól, ugyanis az elõzõekben bemutatott három részben feltett kérdések is részei a beparaméterezésnek. Ezen kívûl meg egy sor paramétert, infomációt lehet – esetenként kell – bevinni a rendszerbe, ami úgyszintén a szakértõi rendszer interfészén keresztül történik.
 

A rendszer a felhasználónak lehetõséget biztosít az optimalizáló eljárás kézi paraméterezésére is a teljesen autómatikus paraméterezés melett. Az automatikus paraméterezés a szakértõi rendszer által szolgáltatott adatok alapján történik. A rendszer ismeri a legfontosabb kérodzõ-takarmányoknak a:
 

• szárazanyag tartalmát,
• kémiai összetételét,
• táplápóértékét (energiatartalom),
• emészthetõséggel kapcsolatos jellemzõit.

 

A romániában forgalomban lévõ takarmánykiegészítõk listája (hatóanyagtartalommal) is az adatbázis része.

A rendszer által felkínált adatok természetesen modosíthatóak. Ezen felül tartalmaz egy takarmány-árlistát amiben külön jegyzem a piaci átlagáratárat és az önköltséges átlagárat. Ezek az adatok is természetesen modosíthatóak.
 

A megoldáskeresõ alrendszernek egyes adatokra szüksége van, míg mások opcionálisan megadhatóak:
 

• szükséges
• minimálisan felhasználandó széna menyisége,
• használható takarmányok,
• használható takarmánykiegészítõk,
• tej értékesítési ára,
• opcionális:
• minimálisan felhasználandó egyéb takarmányok,
A megoldáskeresõ modszer
 

Az elsõ feladat, a célfüggvény meghatározása ha meg van akkor indulhat a kimondott megoldáskeresés. A rendszer lépésenként közelíti a clfüggvényt. A folyamat két fázisból áll:
 

• az elsõ fázis a megadott célfüggvényt mindig azzal a paramétersorral közelíti, amelynél (elsõ lépésben):

PS1	*	(P11	P12	…	P1n)	+
PS2	*	(P21	P22	…	P2n)	+
…		…	…	…	…
PSm	*	(Pm1	Pm2	…	Pmn)
		C1	C2	…	Cn


 


 

Ez a képlet a második lépéstõl módusul az eddig “elért eredménnyel” vagyis a
 

PS1	*	(P11	P12	…	P1n)	+
PS2	*	(P21	P22	…	P2n)	+
…		…	…	…	…
PSm	*	(Pm1	Pm2	…	Pmn)


 

szumma kurens értékével (CK1, CK2, …, CKn), a következõ képpen:
 

Az elsõ fázis lépései addig ismétlõdnek, amíg a célfüggvényt elemenként 5 %-al meg nem közelíti.
 

• A második fázisban véletlenszerûen végzek 5 lépést (elveszek vagy hozzáteszek a szorzókhoz), majd megint elsõ fázis. Ha jobb eredményt kaptam, mint az elõzõ probálkozásban megtartom, ha nem eldobom és mehet újból. Az ismétélések számát a gép kapacitása szabja meg elsõsorban. Általában érdemes megállni, amikor 120 ciklus után nem volt javulás.

 

Záró gondolatok


 





Mint ahogy a fenti bemutatásban is utaltam rá a rendszer még fejlesztés alatt áll, most jutott el az elso próbaverzióhoz. Még sok fejleszteni való van: sok minden nincs még lekezelve, sok uj modult lehet integrálni.
 

A tesztelés legfontosabb feladata egy fajta visszacsatolás létrehozésa, a szkértõi rendszer ill. a megoldáskeresõ alrendszer által adott eredmények helyességérõl, használhatóségéról.
 

Remélem, hogy sikerül egy hasznos eszközt alkotnom, amely nem csak a szaktanácsadók hanem a gazdák minél szélesebb körében el fog terjedni.
 

Sepsiszentgyörgy, 1998-10-23
 

Kese-Nemes Áron
 


Irodalomjegyzék

(Könyvek, folyóiratok, jelentések)


 

Kozári József:	A mezõgazdasági szaktanácsadás módszertana (GATE, Gödöllõ 1993)
Pitlik László:	Gazdasági Informatika, (GATE 1996)
Erdei Ferenc:	Történelem és társadalomkutatás (Akadémiai kiadó Budapest 1984)
Earl Babbie:	A társadalomtudományi kutatás gyakorlata (Balassi kiadó, Budapest 1995)
Andorka-Hradil-Peschar:	Társadalmi rétegzõdés (Aula kiadó, Budapest 1993)
Papphegyi Gábor:	A korszerû szaktanácsadás (Zrínyi nyomda, Budapest1983)
Doru Dorinel, Szász József	Jelentés a LAM alapítvány tevékenységérõl készült felmérésrõl (Famterra, 1996)
Popescu I., Andronache A.	Dezvoltarea Sistemelor de Informaþii Agrare (Capital, 1997/XIV, 4 oldal)
Guvernul României	Carta Verde (1997, Ministerul de Externe)
Petre Mihai Bãcanu	Mezõgazdaság és Privatizáció, (Romania Libera, LLXII, 5 old. 1996)
Románia Statisztikai Hivatala	Éves statisztikai közlöny (1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996)
Turban, E	Expert systems and applied artificial intelligence, (Macmillan P. New York, 1992.)
Durkin, J	Expert Systems, (Macmillan New York, 1994.)
Dragulescu I.	Systeme Informatice avansate, (Teora, Bucuresti, 1994)


 

(Internet)


 

Web oldal/elérési út	Téma
Http://www.kappa.ro/guvern/ Http://www.guv.ro	Románia fõbb gazdasági mutatói, Eu. integrációs politikája!
Http://www.cs.cmu.edu/Web/Groups/AI/html/faqs/ai/ai_general/top.html	Mesterséges intelligencia FAQ
Http://www.ics.uci.edu/AI/ML/Machine-Learning.html	Gépi tanulás, szakértõi rendszerek


 

---

DOC version


---

Az utolsó módosítás: 2005.05.29.
© miau