В статье рассматриваются современные цифровые и математические технологии, применяемые в системах поддержки принятия решений (СППР) для управления животноводческими предприятиями. Особое внимание уделено вопросам оптимизации кормления животных с использованием предиктивных алгоритмов, автоматизированных систем и анализа больших данных. Представлены архитектура СППР и примеры успешной интеграции. Определены ключевые рекомендаций по повышению эффективности управления в СППР, каждая из которых сопровождается методологическим обоснованием и практической значимостью.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, животноводство, оптимизация кормления, математические модели, большие данные, искусственный интеллект, автоматизация, предиктивные алгоритмы, интернет вещей, цифровое сельское хозяйство

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Цель и задачи данной работы состоят в развитии итерационных методов методов решения систем линейных уравнения. Достижение цели и задач обеспечивается путем разработки итерационного метода с использованием аппарата q-дифференцирования. С помощью программного пакета Matlab проведен вычислительный эксперимент, в результате которого подтверждена работоспособность предложенного метода.

Ключевые слова: система линейных уравнений, целевая функция, градиентный метод, итерационный метод, моделирование, алгоритм, экстремум функции, q-производная, относительная погрешность, норма вектора, невязка, обусловленность задачи

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ