Açık Kaynak Doğrusal Programlama Kitaplıklarıyla Tarımda Karar Destek Sistemlerinin Geliştirilmesi

Abstract

Günümüzde açık kaynak kodlu doğrusal programlama kütüphaneleri, tarım sektöründe karar verme süreçlerinde verimliliği artırmak ve kaynakları etkin bir şekilde yönetmek isteyen çiftçiler ve araştırmacılar için güçlü araçlar sunmaktadır. Bu tez kapsamında Veri Toplama ve Değerlendirme Sistemi (Vites) ve hesaplama altyapısını oluşturan Motor uygulamaları, tarımsal üretim planlamasında karşılaşılan optimizasyon problemlerine çözüm sunmak üzere tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. Sistem, tarım sektöründe karar destek mekanizmalarının güçlendirilmesi amacıyla, kullanıcıların bölge, ürün, faaliyet ve kaynak bazlı verileri tanımlayabildiği; bu verilere dayalı olarak optimum üretim desenlerinin oluşturulabildiği bütüncül bir yapı sunmaktadır. Vites uygulaması, kullanıcı dostu bir web arayüzü üzerinden veri girişinin yapılabildiği, simülasyon süreçlerinin yönetilebildiği ve analiz sonuçlarının raporlanabildiği etkileşimli bir ortam sağlamaktadır. Kullanıcı tarafından tanımlanan başlangıç matrisleri, arka planda entegre çalışan Motor uygulaması tarafından işlenmektedir. Bu hesaplama çekirdeği, 'Simpleks Yöntemi'ne dayalı doğrusal programlama algoritmaları kullanarak optimum çözümler üretmekte; çıktı olarak duyarlılık analizlerini de içeren kapsamlı sonuçları uygulama üzerinden erişilebilir hale getirmektedir. Uygulamanın teknik altyapısı, açık kaynak doğrusal programlama kütüphaneleri kullanılarak oluşturulmuş; veri yönetimi katmanında PostgreSQL, arka plan işlem süreçlerinde ise Faktory tercih edilmiştir. Web arayüzü, Ruby on Rails çatısı kullanılarak geliştirilmiş olup sistemin modüler, esnek ve ölçeklenebilir bir yapıda çalışmasına olanak sağlamaktadır. Sonuç olarak, geliştirilen bu iki entegre uygulama, tarımsal üretim planlamasında hem karar vericiler hem de araştırmacılar için analitik temelli, veri odaklı ve kullanıcı dostu bir çözüm sunmaktadır. Vites ve Motor sistemlerinin birlikte çalışarak sağladığı bu yapı, yalnızca optimum üretim planlarının oluşturulmasını değil, aynı zamanda farklı senaryo analizlerinin de yapılabilmesini mümkün kılmakta ve böylece tarım sektörüne stratejik katkı sunmaktadır.Nowadays, open-source linear programming libraries offer powerful tools for farmers and researchers seeking to enhance efficiency and manage resources effectively in agricultural decision-making processes. Within the scope of this thesis, the Data Collection and Evaluation System (Vites) and its computational infrastructure, the Motor applications, have been designed and implemented to address optimization problems encountered in agricultural production planning. The system provides a comprehensive framework that enables users to define region, product, activity, and resource-based data and generate optimal production patterns based on this input, thereby strengthening decision-support mechanisms in the agricultural sector. The Vites application offers an interactive environment where users can input data, manage simulation processes, and generate analytical reports through a user-friendly web interface. The initial matrices defined by the user are processed by the Motor application, which operates in the background. This computational core employs linear programming algorithms based on the 'Simplex Method' to produce optimal solutions and makes comprehensive results, including sensitivity analyses, accessible via the application. The application's technical infrastructure has been built using open-source linear programming libraries. PostgreSQL is employed for data management, while Faktory is used for background processing. The web interface is developed using the Ruby on Rails framework, allowing the system to operate in a modular, flexible, and scalable manner. Furthermore, the developed integrated applications offer an analytical, data-driven, and user-oriented solution for agricultural production planning, benefiting both decision-makers and researchers. The combined functionality of the Vites and Motor systems not only enables the generation of optimal production plans but also supports scenario analysis, thus providing strategic value to the agricultural sector.