Agricultural Model for Allocation of Crops Using Pollination Intelligence Method النموذج الزراعي لتخصيص المحاصيل باستخدام طريقة ذكاء التلقيح Modèle agricole pour l'attribution des cultures à l'aide de la méthode d'intelligence de pollinisation Modelo agrícola para la asignación de cultivos utilizando el método de inteligencia de polinización

An agricultural model for allocation of crops is considered in this work using Pollination Intelligence Method. The model was constructed to solve farmer's decision making in allocating crops to a piece of land using market price, known yield of crops, cost incurred during planting, and the total amount of land available. A new class of metaheuristic method called Flower Pollinated Algorithm is also presented in this work to solve the designed model. An improved version of the Flower Pollinated Algorithm called Pollination Intelligence Algorithm using an iterative scheme to override the switch parameter in Flower Pollinated Algorithm is also presented and used in solving the designed model. A case study of a farmer in Ife, Osun State, Nigeria, was used to implement the model, and the results obtained suggested that instead of allocating crops to land randomly based on farmer's intuition, cost of planting, yield of crops, and market price were factors that must be considered by farmers for optimal profit before planting crops. يتم النظر في نموذج زراعي لتخصيص المحاصيل في هذا العمل باستخدام طريقة ذكاء التلقيح. تم بناء النموذج لحل عملية اتخاذ قرار المزارعين في تخصيص المحاصيل لقطعة أرض باستخدام سعر السوق، والغلة المعروفة للمحاصيل، والتكلفة المتكبدة أثناء الزراعة، والمساحة الإجمالية للأراضي المتاحة. كما يتم تقديم فئة جديدة من الطريقة الميتاهورية تسمى الخوارزمية الملقحة بالزهور في هذا العمل لحل النموذج المصمم. كما يتم تقديم نسخة محسنة من الخوارزمية الملقحة بالزهور تسمى خوارزمية ذكاء التلقيح باستخدام مخطط تكراري لتجاوز معلمة التبديل في الخوارزمية الملقحة بالزهور واستخدامها في حل النموذج المصمم. تم استخدام دراسة حالة لمزارع في إيفي، ولاية أوسون، نيجيريا، لتنفيذ النموذج، واقترحت النتائج التي تم الحصول عليها أنه بدلاً من تخصيص المحاصيل للأرض بشكل عشوائي بناءً على حدس المزارع، كانت تكلفة الزراعة، ومحصول المحاصيل، وسعر السوق من العوامل التي يجب على المزارعين مراعاتها لتحقيق الربح الأمثل قبل زراعة المحاصيل. Un modèle agricole pour l'allocation des cultures est considéré dans ce travail en utilisant la méthode d'intelligence de pollinisation. Le modèle a été construit pour résoudre la prise de décision de l'agriculteur dans l'attribution des cultures à une parcelle de terre en utilisant le prix du marché, le rendement connu des cultures, les coûts encourus pendant la plantation et la quantité totale de terres disponibles. Une nouvelle classe de méthode métaheuristique appelée algorithme de pollinisation des fleurs est également présentée dans ce travail pour résoudre le modèle conçu. Une version améliorée de l'algorithme de pollinisation des fleurs appelée algorithme d'intelligence de pollinisation utilisant un schéma itératif pour remplacer le paramètre de commutation dans l'algorithme de pollinisation des fleurs est également présentée et utilisée dans la résolution du modèle conçu. Une étude de cas d'un agriculteur à Ife, dans l'État d'Osun, au Nigéria, a été utilisée pour mettre en œuvre le modèle, et les résultats obtenus ont suggéré qu'au lieu d'allouer les cultures aux terres au hasard en fonction de l'intuition de l'agriculteur, le coût de la plantation, le rendement des cultures et le prix du marché étaient des facteurs qui devaient être pris en compte par les agriculteurs pour un profit optimal avant de planter des cultures. En este trabajo se considera un modelo agrícola para la asignación de cultivos utilizando el Método de Inteligencia de Polinización. El modelo se construyó para resolver la toma de decisiones de los agricultores al asignar cultivos a un pedazo de tierra utilizando el precio de mercado, el rendimiento conocido de los cultivos, el costo incurrido durante la siembra y la cantidad total de tierra disponible. También se presenta en este trabajo una nueva clase de método metaheurístico llamado Algoritmo de polinización de flores para resolver el modelo diseñado. También se presenta una versión mejorada del Algoritmo de polinización de flores llamada Algoritmo de inteligencia de polinización que utiliza un esquema iterativo para anular el parámetro de cambio en el Algoritmo de polinización de flores y se utiliza para resolver el modelo diseñado. Para implementar el modelo se utilizó un estudio de caso de un agricultor en Ife, estado de Osun, Nigeria, y los resultados obtenidos sugirieron que, en lugar de asignar los cultivos a la tierra al azar en función de la intuición del agricultor, el costo de la siembra, el rendimiento de los cultivos y el precio de mercado eran factores que los agricultores debían considerar para obtener un beneficio óptimo antes de plantar los cultivos.