การวิเคราะห์แบบหลายวัตถุประสงค์สำหรับจัดสรรพื้นที่ปลูกพืชเศรษฐกิจเพื่อการพัฒนาเมืองที่ยั่งยืน: กรณีศึกษาจังหวัดสระแก้ว

Main Article Content

Pisit Bungbua
Pairoj Raothanachonkun
Nakorn Indra-Payoong

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้ประยุกต์ใช้แบบจำลองการเลือกกลุ่มลงทุน เพื่อหาสัดส่วนการปลูกพืชเศรษฐกิจหลักของจังหวัดสระแก้ว 4 ชนิดได้แก่ ข้าว มันสำปะหลัง อ้อยโรงงาน และข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ ภายใต้ผลตอบแทนที่คาดหวังและความเสี่ยงในการลงทุนต่ำที่สุดผู้วิจัยวิเคราะห์ข้อมูลการจัดสรรการปลูกพืชโดยใช้ฟังก์ชัน Solver ในโปรแกรม Microsoft Excel จากนั้นประยุกต์ใช้การวิเคราะห์หลายวัตถุประสงค์ เพื่อหาแนวทางการใช้พื้นที่ผลิตพืชอย่างเหมาะสม โดยมีวัตถุประสงค์ที่นำมาพิจารณา 3 ด้านได้แก่ ความเหมาะสมของดิน ความเหมาะสมของปริมาณน้ำฝน และระยะทางขนส่งผลผลิตจากแปลงปลูกไปแหล่งรับซื้องานวิจัยได้ทดสอบนโยบายการกำหนดค่าน้ำหนักของตัวแปรในฟังก์ชันวัตถุประสงค์ 4 กรณี ได้แก่ 1) การให้ความสำคัญด้านความเหมาะสมของดินสูงกว่าด้านอื่น 2) การให้ความสำคัญด้านความเหมาะสมของปริมาณน้ำฝนสูงกว่าด้านอื่น 3) การให้ความสำคัญด้านระยะทางขนส่งผลผลิตสูงกว่าด้านอื่น และ 4) การให้ความสำคัญด้านความเหมาะสมของปริมาณน้ำฝนเท่ากับด้านระยะทางขนส่งผลผลิต ผู้วิจัยวิเคราะห์ข้อมูลและหาคำตอบของการตัดสินใจโดยใช้ไลบรารี LP Solve ในโปรแกรมภาษาไพธอน ผลการวิจัยพบว่า วิธีการที่นำเสนอสามารถช่วยนักวางแผนเมืองในการกำหนดค่าน้ำหนักของตัวแปรในแบบจำลองการตัดสินใจได้ง่ายมากยิ่งขึ้น ผลของแบบจำลองสามารถระบุพื้นที่ในระดับตำบลว่าควรปลูกพืชชนิดใด จำนวนกี่ไร่ และควรส่งผลผลิตไปขายที่แหล่งรับซื้อของตำบลใด จึงจะทำให้การผลิตพืชเศรษฐกิจหลักในภาพรวมของจังหวัดสระแก้วมีประสิทธิภาพสูงสุด วิธีการวางแผนเพาะปลูกพืชที่นำเสนอสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาเมืองที่ยั่งยืนต่อไป

Article Details

บท
บทความวิจัย ด้านวิศวกรรมศาสตร์

References

[1] Thailand Environment Institute, Sustainable municipality assessment guide for 2016. Bangkok: Publishing of Suetawan Co. Ltd., 2016 (in Thai).

[2] Office of Agricultural Economics, Agricultural statistics of Thailand 2015. Bangkok: Office of Agricultural Economics, Ministry of Agriculture and Cooperatives, 2016 (in Thai).

[3] Sakaeo Province Agricultural Extension Office. (2016, Dec.). Agricultural information 2015. Sakaeo Province Agricultural Extension Office. Sakaeo [Online]. Available: http://www.sakaeo.doae.go.th (in Thai).

[4] W. Prommana. (2016, Sep.). Economic problems of Thai farmers. Bangkok [Online]. Available: https://www.gotoknow.org/posts/106386 (in Thai).

[5] S. Thamrongthanyawong. (2016, Sep.). Problems of Thai farmers. Bangkok [Online]. Available: https://www.facebook.com/Prof.SombatThamrongthanyawong/posts/919309858110006

[6] J. Sungkaew, Investment. Bangkok: Thammasat Printing House, 2000 (in Thai).

[7] P. Budsaratrakul, Investment: Basics and Applications, Bangkok: Chulalongkorn University Printing House, 2005 (in Thai).

[8] T. Starke, D. Edwards, and T. Wiecki. (2016, Jun.). The efficient frontier: Markowitz portfolio optimization in python [Online]. Available: https://blog.quantopian.com/markowitzportfolio-optimization-2/

[9] P. Ammaruekarat and P. Meesad, “Multiobjective optimization using evolutionary algorithms,” Information Technology Journal, vol. 8, no. 2, pp.73–80, 2012 (in Thai).

[10] A. Limwattana, “Markowitz efficiency of equity funds: A case study of the Thai equity market,” M.S. thesis, Deparment of Accounting, Faculty of Business Administration, Kasetsart University, 2014 (in Thai).

[11] J. A. Hernandez, “Are oil and gas stocks from the Australian market riskier than coal and uranium stocks? Dependence risk analysis and portfolio optimization,” Energy Economics, vol. 45, pp. 528–536, 2014.

[12] R. Castellano and R. Cerqueti, “Mean–Variance portfolio selection in presence of infrequently traded stocks,” European Journal of Operational Research, vol. 234, pp. 442–449, 2014.

[13] K. Pranet, “Solving multi-objective multistage location problems: a case study in selection location of ethanol plants using cassava vesidve for production and selection of gasohol blending center in Northeastern Thailand,” M.S. thesis, Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Ubon Ratchathani University, 2010 (in Thai).

[14] P. Mayachearw, “Solving a multi-stages multiobjectives location problem in supply chain: A case study in oil palm industry in specific developed area in deep south of Thailand,” Ph.D. dissertation, Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Ubon Ratchathani University, 2012 (in Thai).

[15] S. Techawongstien. (2016, Aug.). Factors affecting plant growth and development. Khon Kaen, Thailand [Online]. Available: https://ag.kku.ac.th/suntec/ (in Thai).

[16] Office of the National Economic and Social Development Board (NESDB). (2016, Aug.). Thailand’s Logistics Report 2015. Bangkok [Online]. Available: http://www.nesdb.go.th/ewt_dl_link.php?nid=6097 (in Thai).

[17] Geo-Informatics and Space Technology Development Agency (Public Organization). (2016, Dec.). Geographic information system for agriculture. Bangkok [Online]. Available: http://gisagro2.gistda.or.th (in Thai).

[18] Provincial Waterworks Authority. (2016, Dec.). Study report on the potential of water sources in the provincial waterworks in Sakaeo province. Bangkok [Online]. Available: http://wr.pwa.co.th (in Thai).

[19] Google Maps. (2016, Dec.). Distance between districts. Bangkok [Online]. Available: http://google.co.th/maps (in Thai).