Modelación agropecuaria mediante programación lineal a partir de modelos Monte Carlo para el partido de Guaminí (Pcia. de Buenos Aires)

p.147-154

El objetivo del trabajo fue optimizar con Programación Lineal los modelos obtenidos en un trabajo previo con Programación Monte Cario en el Partido de Guaminí (Pcia. de Buenos Aires) y analizar comparativamente la composición tecnológica y las diferencias físicas y económicas de los modelos de ambos métodos. La optimización deshecho aquellas actividades agrícolas y ganaderas de bajos márgenes brutos (MB) por lo que se redujo el espectro tecnológico que ofrecen los nuevos modelos. Alguno de estos modelos óptimos presentaron limitaciones tecnológicas que sugirieron su descarte. Los rendimientos totales de granos (kg-ha), carga animal (EV-ha), producción de carne (kg-ha), eficiencia del stock ( por ciento ) y MB agrícola, ganadero y total (S-ha), promedios de los óptimos del Partido de Guaminí, fueron: 4,7; 13,9; 13,9; 1,6; 4,4; 18,4 y 11,7 por ciento, respectivamente, más altos que los modelos Monte Cario. Se concluye que la secuencia metodológica Monte Carlo-Programación Lineal es recomendable para el planeamiento agropecuario a nivel regional y que sería deseable ensayar la Programación Entera que obviaría algunas de las deficiencias encontradas en los modelos.