Aquaculture production optimization in multi-cage farms subject to commercial and 1 operational constraints

Results 
Cage 1 
Cage 2 
Cage 3 
Cycle 1 
Seeding week 
0 
2 
5 
Harvesting week 
28 
48 
38 
Feed 
F3 
F3 
F2 
Seabream 
Fingerling Weight 
30 
30 
30 
Cycle 2 
Seeding week 
34 
55 
47 
Harvesting week 
70 
84 
88 
Feed 
F2 
F2 
F2 
Seabream 
Fingerling Weight 
30 
30 
30 
Closeness: 0.55 
Table 6 – Candidate solution 3 
526 

---

Figure 4 shows in graphic form how a different strategy was obtained in each of the verification 
527 
scenarios described above. The third scenario is particularly worth highlighting, in which four 
528 
mandatory points of sale are established, forcing the displacement of the optimal points. 
529 
Fig 4. Harvesting date by scenario 
530 
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
64
68
72
76
80
84
88
92
96
100
Ha
rve
st
ed
fi
sh
(K
g)
Weeks
Scenario 1
Cage 1
Cage 2
Cage 3
0
200
400
600
800
1000
1200
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84 88 92 96 100
Ha
rve
st
ed
fi
sh
(K
g)
Weeks
Scenario 2
Cage 1
Cage 2
Cage 3
0
200
400
600
800
1000
1200
2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54 58 62 66 70 74 78 82 86 90 94 98
Ha
rve
st
ed
fi
sh
(K
g)
Weeks
Scenario 3
Cage 1
Cage 2
Cage 3

---

Regarding the results thus obtained, profits decrease with increasing operational or commercial 
531 
constraints, as expected. This is explained by the limitation that the system receives when looking 
532 
for an optimal alternative. However, in all three scenarios, both positive profits and better-than-
533 
expected environmental and quality results are obtained (Table 7), as they were based on the 
534 
alternatives artificially created in the previous section. 
535 
Scenario 1 
Scenario 1 Scenario 2 Scenario 3