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Algorithmusbasierte Düngungsplanung und digitale Gebrauchstauglichkeit

Kurzanzeige
dc.contributor.authorBuhk, Jan-Hendrik
dc.contributor.authorSundermeier, Hans-Hennig
dc.contributor.authorLatacz-Lohmann, Uwe
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorHoffmann, Christa
dc.contributor.editorEl Benni, Nadja
dc.contributor.editorCockburn, Marianne
dc.contributor.editorAnken, Thomas
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2022-02-24T13:34:35Z
dc.date.available2022-02-24T13:34:35Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEffizientes Nährstoffmanagement gehört nach dem Green Deal der EU zu den vordring­lichen Handlungsfeldern der Gemeinsamen Agrarpolitik. Die derzeit für Entscheidungshilfen be­nutzten Methoden modellieren die individuelle einzelbetriebliche zeitliche, räumliche und ökono­mische Allokationskomplexität nur unzureichend. Düngungsplanung mit gemischt-ganzzahliger Li­nearer Programmierung (MILP) ermittelt unter simultaner Berücksichtigung aller relevanten Bedin­gungen die betrieblich optimale Kombination aus Wirtschafts- und Handelsdüngeraufbringungsal­ternativen und eröffnet damit eine gebrauchstaugliche Digitalisierung von Routine-Entscheidungs­prozessen für die Praxis.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-711-1
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38374
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-317
dc.subjectDüngungsplanung
dc.subjectDüngeverordnung
dc.subjectDüV
dc.subjectLineare Programmierung
dc.subjectMILP
dc.subjectGebrauchstauglichkeit
dc.titleAlgorithmusbasierte Düngungsplanung und digitale Gebrauchstauglichkeitde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage80
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage75
gi.conference.date21.-22. Februar 2022
gi.conference.locationTänikon, Online

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P317 - 42. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft