Page 60 -
P. 60
โครงการหนังสืออิเล็กทรอนิกส์ด้านการเกษตร เฉลิมพระเกียรติพระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว
26
1. ฟังค์ชั่นวัตถุประสงค์ (Objective function) มีอยู่สองรูปแบบคือ ต้องกำรหำค่ำสูงสุด
(Maximization) หรือต้องกำรหำค่ำต ่ำสุด (Minimization)
2. กิจกรรมทำงเลือก (Activity) เป็นกิจกรรมที่ผู้ต้องกำรตัดสินใจสำมำรถเลือกใช้ได้ ทั้งนี้ต้องมี
มำกกว่ำหนึ่งทำงเลือก
3. ฟังค์ชั่นข้อจ ำกัด (Constraint function) เป็นฟังก์ชั่นที่บอกถึงข้อจ ำกัดในกำรใช้ทรัพยำกรของ
กิจกรรมทำงเลือกต่ำงๆ
อย่ำงไรก็ตำมกำรวิเครำะห์ด้วยแบบจ ำลองเส้นตรงมีข้อด้อย คือ ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ของ
แบบจ ำลองเป็นเส้นตรง ดังนั้นเมื่อมีกิจกรรมที่โดดเด่นหรือสำมำรถท ำให้เข้ำใกล้วัตถุประสงค์ได้มำกที่สุด
แบบจ ำลองเส้นตรงจะเลือกกิจกรรมเหล่ำนั้นก่อน จนกระทั่งทรัพยำกรข้อจ ำกัดหมดลง หรือที่เรียกว่ำ
overspecialized optimal solution ยกตัวอย่ำงเช่น กำรตัดสินใจเลือกเพำะปลูกพืช 3 ชนิด คือ ข้ำว(รำยได้ 5000
ต่อไร่) แห้ว(รำยได้ 8000 ต่อไร่) เผือก(รำยได้ 4000 ต่อไร่) โดยมีวัตถุประสงค์ให้ได้ รำยได้สูงสุด ในที่นี้มี
ข้อจ ำกัดคือที่ดินที่ใช้ในกำรเพำะปลูก มีเพียง 50 ไร่ กำรตัดสินใจของแบบจ ำลองเชิงเส้นตรง คือ เลือกปลูก
เพียงแห้วอย่ำงเดียว 50 ไร่ เพรำะได้ก ำไรมำกที่สุด เป็นต้น ต่อมำจึงมีกำรพัฒนำแบบจ ำลองที่ไม่เป็นเส้นตรง
(Non-linear mathematical programming: NLP) ขึ้น โดยแบบจ ำลองนี้ค ำนึงถึงกำรลดลงของผลตอบแทน
ส่วนเพิ่มในกำรเลือกกิจกรรมใดกิจกรรมหนึ่ง
Howitt (1995) ต้องกำรพัฒนำให้แบบจ ำลองคณิตศำสตร์สำมำรถน ำมำวิเครำะห์เชิงผลกระทบของ
นโยบำย ดังนั้นจึงต้องกำรจ ำลองสถำนะกำรณ์กำรเลือกกิจกรรมให้มีแบบจ ำลองพื้นฐำนเป็นแบบเดียวกับ
กิจกรรมที่เกิดขึ้นจริงในพื้นที่กำรศึกษำนั้นๆ โดย Howitt (1995) ใช้วิธีกำรปรับค่ำ (Calibrate) กับแบบจ ำลอง
เชิงเส้นตรง และค ำนวณให้ได้แบบจ ำลองที่มีฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ที่ไม่ใช่เส้นตรง เพื่อให้แบบจ ำลอง PMP มี
ข้อดีของแบบจ ำลองเชิงเส้นตรงที่ปรับค่ำให้เป็นไปตำมควำมเป็นจริง และแบบจ ำลองที่ไม่ใช่เส้นตรง ซึ่ง
สำมำรถค ำนึงถึงกิจกรรมที่เกิดขึ้นจริง และค ำนึงถึงกำรลดลงของผลตอบแทนส่วนเพิ่มในเวลำเดียวกัน
สำมำรถเปรียบเทียบลักษณะของแบบจ ำลองทั้ง 3 ได้ดังตำรำงที่ 2.6
