Tactical Production Planing for Atlantic Salmon Farming Under Uncertainty of Salmon Lice

Abstract

In this thesis we develop an optimization model for tactical production planning during the seawater stage of the Atlantic salmon farming value chain. We develop a stochastic model that accounts for uncertainty in salmon lice and its impact on operations. We frame our model as a multi-stage stochastic mixed integer linear program. Due to computational constraints, this program is simplified into a two-stage stochastic program. The first-stage solution of this program is evaluated through a rolling horizon heuristic based simulation framework. We use this framework to investigate the potential benefits of introducing novel smolt types. Additionally, we assess the value of accounting for uncertainty when performing tactical production planning. We optimize for two different objectives, namely raw harvest volumes, and harvest volumes weighted by relative prices. Our results show that introducing novel smolt types when maximizing for raw harvest volumes can increase the objective values by approximately 9.4 %, while we see an increase of 10.3 % when maximizing with respect to relative prices. We see a small shift towards harvesting heavier weight classes during late summer when optimizing for relative prices instead of raw harvest volumes. Moreover, we find that accounting for uncertainty during production planning has few benefits when it comes to increasing objective values, however, incorporating uncertainty tends to produce more robust production plans under some circumstances.

I denne masteroppgava utvikler vi en optimeringsmodell for taktisk produksjonsplanlegging under saltvannsdelen av lakseoppdrettverdikjeden. Vi utvikler en stokastisk modell som tar hensyn til usikkerheten i lakselusnivåer og lusas operasjonelle betydning. Vi formulerer modellen som et flerstegs stokastisk lineært blandet heltallsprogram. Grunnet begrenset regnekraft forenkler vi dette programmet til et tostegs stokastisk program. Vi evaluerer førstestegsløsningen til dette programmet gjennom et rullerende horisont heuristikk basert simuleringsrammeverk. Vi bruker så dette rammeverket til å undersøke fordelene av å introdusere nye smolt typer. I tillegg undersøker vi verdien av å hensynta usikkerhet når man lager taktiske produksjonsplaner. Vi optimerer med hensyn til to forskjellige målfunksjoner. Nemlig, rå slaktevolumer og slaktevolumer vektet med relativ pris etter vektklasse. Resultatene våre viser at å introdusere nye smolt typer kan øke målfunksjonen med omtrent 9,4 % når vi maksimerer med hensyn på rå slaktevolumer, og med 10,3 % når vi maksimerer med hensyn til relative priser. Vi ser også et lite skifte mot å slakte tyngre vektklasser på sensommeren når vi optimerer for relative priser istedenfor rå slaktevolumer. Dog finner vi at å hensynta usikkerhet når man lager produksjonsplaner har liten verdi når det kommer til å øke målfunksjonsverdiene, men at det sørger for at man i enkelte tilfeller får mer robuste produksjonsplaner.