饲料是养殖业生产的物质基础,饲料配方在畜禽饲养业中起着重要的意义,由于原料成本的不断变化,饲料生产厂商经常要对饲料配方进行调整,配方调整的目的在于在保证饲料质量及营养组成的前提下,尽量的节省成本。由于我国饲料生产产量巨大,即使是配方成本的小比例的降低,也能给饲料的生产厂商带来可观的经济效益,迅速计算最低成本配方,并用于生产饲料,正在改变着配方设计在当今饲料工业中的作用。数学方法在计算机饲料配方设计中占有非常重要的地位。如何运用数学方法设计、优化饲料配方,在满足经济动物饲养标准或用户要求的条件下,降低生产成本,获得最低价格,一直是研究的热点问题。本文将四种数学规划方法线性规划、目标规划、随机规划、模糊规划以及两种数学优化算法模拟退火算法和遗传算法应用于饲料配方设计。各种方法所得到的配方可以说是各有优劣,具体选择哪种配方和市场情况、饲料成本和饲料营养标准满足情况等诸多因素有关。本文选择饲养标准满足、饲料配方成本、营养平衡、饲养效果四个方面作为评判饲料配方的优劣指标,最终用人工神经网络中的自组织特征映射神经网络(SOFM)对各种饲料配方进行优选决策,在决策时设计一个理想配方,一个中间配方和一个淘汰配方,自组织特征映射神经网络(SOFM)具有较强的聚类功能,然后根据聚类结果选出最优配方。