线性规划单纯形法优化饲粮配方运算法则的直观化解释

以英国学者Dent和Casey合著的《线性规划与动物营养》一书中的饲粮优化配合实例为主,对线性规划的经典算法—单纯形法的原理和计算过程作了直观的解释和分析,旨在揭示其繁复的推理根据,为利用线性规划原理解决资源优化利用问题的饲料养殖业同行提供理解该其数学原理和运算过程的一个捷径。同时希望同行们能灵活运用该运算法则,进一步为国家和产业服务。     

资源配方师refs3000在设计黑羽番鸭饲粮配方中的应用

为了结合实际生产科学配制饲粮配方,试验通过具体操作演示尝试使用线性规划和目标规划两种设计方法进行黑羽番鸭饲粮配方设计。结果表明:获得的黑羽番鸭各阶段的基础饲粮配方有效克服了线性规划的无解问题,又保证了饲粮配方的合理性。     

考虑养分变异性的最低成本饲料配方模型

饲料原料中养分的变异性会影响到配合饲料的质量。可以用正态分布模型来描述养分的变异性。通过非线性随机规划模型(SP)盛带有安全裕量的线性规划模型(LPMS)可以在饲料配方过程中对原料的变异性加以处置。SP模型的可行域是凸性的,这使其成为一种有效的寻找全局最优解的算法。拟制配方过程中若以相同的置信水平来满足养分在饲粮中的含量时,SP模型比LPMS模型有着更好的准确性和更低的饲粮成本。利用SP模型可针对饲粮中养分的含量分布加以优化,并且为饲料产品质量的持续稳定性提供可靠的保障。     

计算机技术在饲料厂设备中的应用和发展——评《计算机饲粮配合技术》

《计算机饲粮配合技术》一书主要讲述的是如何将计算机技术运用于饲料厂中,促进饲料厂的健康发展。全书共有4部分,主要是饲粮配合的基础知识、饲粮配合的原理与常规方法、计算机饲粮配合的原理与方法、计算机饲粮配合技术实验及附录。通过学习该书,读者可以了解计算机技术在饲料厂设备中的使用,掌握禽畜饲料配方设计的常规方法,学习计算机方法的基本知识和技术,培养读者利用计算机进行主要禽畜饲料配方设计的能力。     

籽粒苋鲜茎叶喂猪效果试验

在母猪、肉猪饲粮中用籽粒苋鲜茎叶代替１／３的配合料。试验结果,饲粮添加籽粒苋的母猪和肉猪的生产表现与全配合料饲粮者无差异,而成本明显降低,经济效益显著。     

鸡日粮配合简捷计算法

本文根据我国《鸡的饲养标准试行方案》(1983年再版本),用玉米、麦麸、豆饼、鱼粉、骨粉、贝壳粉、食盐等为基本饲料,组成了一套各种鸡的基本饲粮配方,并根据这套配方制定了各种常用饲料配合比例系数(表1、表2、表3)。用这套配方和系数可迅速计算出新的饲粮配方、可选择出低成本饲料原科、配制出低成本饲粮配方,并可推算每种饲料的主要营养物质含量和营养价值。方法简单。一、饲粮配合计算方法饲粮配合计算是用其它饲料加入基本配方或取代基本饲料的方法配合出新的饲料配方.(一)加入法。当配方中的原料不只基本饲料时,可预定多余原料的配比范围,然后按例1进行配合计算。     

饲粮中配合橡胶籽饼对蛋鸡蛋黄脂肪酸组成的影响

本试验通过在海兰褐蛋鸡饲粮中配合不同比例的橡胶籽饼,评价其对蛋黄脂肪酸组成及胆固醇含量的影响。选取72只25周龄的健康海兰褐蛋鸡,随机分成6个组,每组4个重复,每个重复3只鸡。对照组饲喂玉米-豆粕型基础饲粮,Ⅰ~Ⅴ组饲粮分别配合5.00%、10.00%、15.00%、20.00%和25.00%的橡胶籽饼。各组饲粮的营养水平一致。试验期6周。结果表明:饲粮中配合不同比例橡胶籽饼对蛋鸡蛋黄饱和脂肪酸(SFA)含量无显著影响(P0.05);但蛋黄亚油酸(LA)、α-亚麻酸(ALA)、二十碳五烯酸(EPA)和二十二碳六烯酸(DHA)含量随饲粮橡胶籽饼配合比例的增加呈增加趋势,且各试验组蛋黄DHA含量与对照组相比差异显著(P0.05);随饲粮橡胶籽饼配合比例的增加,蛋黄总多不饱和脂肪酸(PUFA)、n-6 PUFA和n-3 PUFA含量呈增加趋势,n-6/n-3 PUFA呈降低趋势;各试验组蛋黄胆固醇含量与对照组相比差异不显著(P0.05),但均低于对照组。由此可见,饲粮中配合一定比例的橡胶籽饼能够获得较低的n-6/n-3PUFA,达到提高蛋黄总PUFA、n-6 PUFA和n-3 PUFA含量的效果。     

畜禽饲粮配合新思路:多配方平行设计

多配方平行设计是另一类畜禽饲粮配合方法,本研究旨在将这种方法应用于动物饲料配方。采用不同组合的多配方平行设计同时配合了生长猪7个不同阶段猪群的饲粮,比较与分析饲粮单位价格、原料用量和养分含量。通过这种设计方法产生的49个生长猪饲粮配方的能量、钙、磷、粗蛋白质、氨基酸、总氮和矿物质的养分含量,都达到或超过美国国家研究委员会(2012)提出的猪营养需要的推荐量,也满足最低成本的要求。实例表明,多配方平行设计能同时配合多个畜禽饲粮,并能在一个大的范围内选到更好的配方,应用于动物饲料配方设计具有实际可行性。     

CPM模型优化饲粮对7～15月龄后备荷斯坦母牛生长发育和血液生化指标影响

本文利用CPM模型优化规模化奶牛场7~15月龄后备母牛饲粮,研究优化后饲粮对后备母牛生长发育和血液生化指标的影响。选用相同月龄(7月龄),胎次、体高和体重相近的健康后备荷斯坦母牛40头,按照配对试验设计把试验奶牛随机分为2组,每组20头,对照组采用奶牛场现有的饲粮配方,试验组采用CPM模型优化后的饲粮配方。试验期为270 d。结果表明:饲喂CPM模型优化饲粮极显著提高了后备母牛8、10、11、13和15月龄的管围(P<0.01);试验组后备母牛血清中钙含量在8月龄时显著高于对照组(P<0.05);优化后7月龄、8~9月龄、10~12月龄、13~15月龄饲粮成本比调整前分别降低了1.02、0.78、0.62和0.52元/(头·d)。由此可见,饲喂CPM模型优化饲粮可提高后备母牛的管围,促进后备母牛的生长,促进血钙的吸收,降低饲养成本,CPM模型可用于评价和优化后备荷斯坦母牛的饲粮配方。     

提高育肥猪生长速度的技术措施

饲粮是育肥猪营养的来源, 是育肥猪生长发育的物质基础。因此, 合理地配合饲粮, 是提高育肥猪增重速度、饲料转换效率和增加经济效益的关键。     

浅谈饲料添加剂

<正> 饲料添加剂是指畜禽饲粮中的一种补充物质,它是饲粮配合中用量少的一种辅助原料。通过营养性添加剂可以补充配合饲料中某些营养物质的不足,使其组成一种能满足各种畜禽在不同生产阶段对各种营养物质需要的平衡饲粮;通过药物性或其他添加剂合理添加,可以增加畜禽的抵抗力,提高健康水平,也可以促进食欲、提高产量,此外还可以增加配合饲料的稳定性,防止其霉败变质。因此,在配合饲料中加入少量添加剂,     

肉鸡饲养技术的探索

一个大中型肉鸽良种繁育场或养殖场,要取得生产上的高效率,经济上的高效益,必须重视鸽场的经营管理及鸽的饲粮配合等技术,这是一个极其重要的问题。几年来,笔者对鸽的饲粮等问题进行了探索。一、鸽的饲粮配方根据我场几年来的实践,证明表1所列鸽的饲粮配方,营养较全面,价格低     

生长猪饲粮中游离脂肪酸与钙的关系

利用脂肪作为猪饲粮中的供能组份,已引起很大兴趣。许多混合脂肪含有高量游离脂肪酸(FFA),它们很可能与饲粮中钙互相作用产生动物所不能消化的不溶解盐。因此如脂肪和钙配在同一饲粮中,二者的利用率就会降低。四个配合好的饲粮含氮量相等(18.2％粗蛋白),分别有0.31％,0.71％,1.11％和1.51％钙。每一饲粮又一分为四,一个为基础饲粮,其余三个含6％添加的脂肪(牛油:大豆油为80∶20),分别含有11.6％,44.9％和85.8％     

养鸡的饲料浪费及节约方法

饲料费用是鸡场的一笔大开支，约占总成本的70％以上。减少饲料浪费是降低养鸡生产成本，提高经济效益的主要措施之一。在一般情况下，鸡场浪费的饲料量约占全年饲料用量的5％～10％。如何采取有效措施，减少或杜绝饲料浪费，降低成本，在实际中往往被人们所忽视。1．饲料配合要合理。饲料的营养成分应根据标准要求配合，既不缺少也不多余。例如饲粮的蛋白质含量高而能量低，则蛋白质作为能源消耗而造成浪费，能量低的饲粮蛋白质含量也应低一些，能量多的饲粮蛋白质也必须相应提高，也就是说，饲粮的配合应按标准的比例配合。2．严格控制鸡…     

鸡饲料代谢能值离体测定法的初步研究

用生物学法和离体法分别对10种肉鸡配合饲料进行了测定,探讨了以离体法干物质消化率或消化能估测鸡配合饲料表现代谢能(AME)值的可行性。并用同步测定的另2种肉鸡配合饲料和5种蛋鸡配合饲料对估测的精度进行了检验。结果表明:10种肉鸡配合饲料的离体法消化能(IVDE)与AME间的相关系数为0.958(P<0.01),回归公式;AME(千卡/克)=1.003IVDE-0.211,残余标准本差Sy,x=土0.055千卡/克。用2种肉鸡饲粮和5种蛋鸡饲粮进行精度检验,AME离体法估测值与生物学法实测值之差最大为0.1千卡/克,说明用离体法消化能可以满意地估测出AME。10种肉鸡饲粮的离体法干物质消化率(IVDMD)与AME间相关系数为0.862(P<0.01),回归公式AME(千卡/克)=0.042IVDMD+0.173,残余标准高差Sy,x=土0.124千卡/克。以此公式估测2种肉鸡饲粮的AME,估测值与实测值最大相差0.1千卡/克,结果令人满意;估测5种蛋鸡饲粮的AME,估测值比实测值大0.16～0.33千卡/克,达不到实用程度。由此可见,如果以IVDMD为自变量估测AMF,对肉鸡饲粮和蛋鸡饲粮有分别建立定标回归方程的必要。     

生长兔饲粮中用多饼配合代替动物性蛋白质

生长兔饲粮中用多饼配合代替动物性蛋白质贵州农学院牧医系５５００２５程园，朱晓彤目前作为兔饲粮重要成分的动物性蛋白质资源十分匮乏，供需矛盾尖锐。因此，广泛开辟蛋白质资源，因地制宜的选择价廉的蛋白质原料，采用多饼及添加适量的蛋氨酸组成合理而经济的家兔饲粮...     

粗饲料组合对奶牛饲粮养分消化率、能量和氮的利用的影响

本试验旨在研究粗饲料组合对奶牛饲粮养分消化率、能量和氮的利用的影响。试验采用单因素随机区组设计,将 １６头体重、年龄、胎次相近的,处于干奶期的健康荷斯坦奶牛分为 ４组,每组 ４头。以常用的粗饲料设计 Ａ（玉米青贮 ＋玉米秸秆）、Ｂ（玉米青贮 ＋羊草）、Ｃ（玉米青贮 ＋玉米秸秆 ＋羊草）、Ｄ（玉米青贮 ＋苜蓿草 ＋羊草）４种粗饲料组合的饲粮。结果表明：饲粮Ｄ干物质、有机物和中性洗涤纤维的消化率最高,显著高于其他各饲粮（Ｐ＜０．０５）,其次为饲粮Ｂ和饲粮 Ｃ,饲粮 Ａ最低,显著低于其他各饲粮（Ｐ＜０．０５）,各饲粮的酸性洗涤纤维消化率差异不显著（Ｐ＞０．０５）。粗饲料组合显著影响饲粮摄入总能、能量消化率和能量代谢率（Ｐ＜０．０５）,饲粮 Ｄ甲烷能占摄入总能比显著低于其他 ３种饲粮（Ｐ＜０．０５）。各饲粮的粪氮、尿氮占摄入总氮比差异不显著（Ｐ＞０．０５）,饲粮 Ｄ的氮消化率显著高于饲粮 Ｂ与饲粮 Ｃ（Ｐ＜０．０５）,且饲粮 Ｂ显著高于饲粮 Ａ（Ｐ＜０．０５）;饲粮 Ｂ、饲粮 Ｄ的氮利用率显著高于饲粮 Ａ（Ｐ＜０．０５）。由此可见,玉米青贮 ＋苜蓿草 ＋羊草型饲粮的养分消化率、能量和氮的利用均优于其他各饲粮,羊草与玉米秸秆之间存在正组合效应,两者搭配使用可提高玉米秸秆的消化率,优化能量和氮的利用。     

怎样正确计算猪的饲粮配方

怎样正确计算猪的饲粮配方刘红杰（湖南省双峰县外贸总公司；４１１５００）笔者提出一种普遍适用的计算猪用饲粮配方的方法，现举例说明如下。现有４种原料豆饼、菜饼、麸皮、玉米，要为体重２０～６０千克阶段的瘦肉型生长肥育猪制订一个饲粮配方。第一步，确定配合饲料...     

体外消化法优化生长猪玉米-豆粕-DDGS饲粮和小麦-豆粕饲粮非淀粉多糖酶谱的研究

旨在探讨使用体外法模拟猪饲粮胃肠道消化,优化生长猪玉米-豆粕-DDGS饲粮和小麦-豆粕饲粮的非淀粉多糖(NSP)酶谱。试验首先采用单因素完全随机设计,在玉米-豆粕-DDGS饲粮和小麦-豆粕饲粮中分别添加不同水平的单一NSP酶:纤维素酶、木聚糖酶、β-甘露聚糖酶、α-半乳糖苷酶、β-葡聚糖酶和果胶酶,采用基于生长猪生理消化的模拟胃液-小肠液体外法对饲粮体外干物质消化率(in vitro dry matter digestibility,IVDMD)进行测定,分析各NSP酶对饲粮IVDMD的作用效果。然后采用二次回归通用旋转设计,分别建立两种饲粮IVDMD与6种NSP酶的回归关系,筛选两种饲粮中6种NSP酶的最佳组合,再对优化的酶谱组合进行体外验证。结果显示:1)生长猪玉米-豆粕-DDGS饲粮和小麦-豆粕饲粮的IVDMD与6种NSP酶的添加水平之间均存在二次曲线关系;2)在本试验条件下,玉米-豆粕-DDGS饲粮的最佳酶谱:纤维素酶427.1U·kg~(-1)、木聚糖酶7 057.5U·kg~(-1)、β-甘露聚糖酶3 587.8U·kg~(-1)、α-半乳糖苷酶202.1U·kg~(-1)、β-葡聚糖酶1 543.3U·kg~(-1)和果胶酶72.7U·kg~(-1)。小麦-豆粕饲粮的最佳酶谱:纤维素酶1 117.9 U·kg~(-1)、木聚糖酶35 087.7 U·kg~(-1)、β-甘露聚糖酶1 917.1U·kg~(-1)、α-半乳糖苷酶305.0U·kg~(-1)、β-葡聚糖酶806.7U·kg~(-1)和果胶酶133.7U·kg~(-1);3)优化后的NSP酶谱组合使玉米-豆粕-DDGS饲粮的IVDMD提升了3.89%;使小麦-豆粕饲粮的IVDMD提升了3.48%。结果表明,体外法优化后的NSP酶谱组合和配伍能更大程度地提高生长猪玉米-豆粕-DDGS饲粮和小麦-豆粕饲粮的IVDMD,基于生长猪生理消化的模拟胃液-小肠液体外消化法可快速筛选出生长猪饲粮合理的NSP酶谱。     

2013年我国猪饲料使用情况简析——对话动物营养专家王凤来教授、刘德稳博士

<正>问题12013年养猪业中使用的能量饲料原料比重是否有所改变?答:我国猪业通常生产和饲喂玉米豆粕型饲粮,玉米是猪配合饲粮配方中最常见的能量饲料原粮。除玉米以外,小麦、高粱、大麦、燕麦等也可以作为能量饲料原料应用于猪饲粮的配制。就饲料配方而言,由于不同能量饲料原料