计算机应用运筹学的各种规划方法，可以使配方设计由初等代数上升为高等数学，由单纯的配合走向配合与筛选结合。计算机饲料配方技术使配方设计工作简单化，克服了手工配方的缺点，大大提高了配方设计效率，能够全面考虑成本、营养和效益，提供大量的参考信息，为经济分析、配方调整和采购决策提供科学依据，降低饲料成本，得出最低成本的配方。
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1、饲料配方技术发展
John Barwell于1875年在美国Illinois州成立了世界上第一家饲料加丁公司；1951年，Waugh第一次将线性规划应用于动物营养研究；Charles于1961年在线性规划基础上发展起来了目标规划技术；1964年，电脑饲料配方开始发展；1982年，Scott等提出最佳能量浓度配方技术；Van在1963年提出“概率模型”；D Aifonso等在1992年进一步完善了概率配方技术；我国是在20世纪80年代中期开始研制饲料数据库计算机系统，目前正逐步向智能化网络化方向发展…。
目前常用的外国饲料软件有Mixit软件（美）、Format软件（英）、Brill软件（美）等；我国的配方软件有SF-450、资源管理师Rems软件、高农饲料(4.2版)配方软件、三新智能配方系统、资源配方师软件-Refs系列配方软件、CMIX配方软件、饲料通MAFIC-soft、农博士饲料配方软件等。但这些饲料配方软件的价格不菲，如资源配方师Refs软件（3.11版）价值约6000~8 000元，Brill软件约2～3万美元，因此，在小型饲料厂和一般养殖场的应用并不普及。
2、计算机饲料配方的基本原理
饲料配制规律简历的数学模型是进行饲料配方计算的依据，常采用的计算方法主要有以下5种。
2.1线性规划法
线性规划法(LP)是目前应用最广泛的一种优化饲料配方技术。线性规划最低成本配方的优化结果是产生一个满足约束条件的最低成本配方，受原料的营养成分、原料价格、约束条件值（配方营养素水平）等的影响。目前，大型饲料公司已经使用计算机和专用的饲料配方软件进行配方。利用其行和列的形式组成区域，在区域内记录数据信息，组成数据库，可对数据进行统计和分析，获取有效信息。同时运用线性规划实现日粮配方，方法简单、快捷、准确、方便。
LP是数学规划中发展得最完善、应用最广泛的方法，在最低成本饲料配方设计中得到了广泛应用。但这一方法缺乏灵活性，难以准确的处理多目标的问题，且在处理大型问题时会遇到一些麻烦。由于这些缺点的存在，在一定程度上限制了LP技术的应用和发展，现在可以用灵敏度分析和影子价格来改进此类问题。通过灵敏度或影子价格方法可以知道，在数据变化不大时，线性规划法并不影响当前的生产方案和最佳效益，但是当数据变化较大时，就必须对当前生产方案进行调整。这样在一个多变环境中，企业即可保持一定的稳定性，又可进行适时调整具有较好的灵活性。
2.2目标规划
目标规划法(GP)是一种多目标规划的技术，每一个目标都有一个要达到的值，然后调整使距离这些目标的差值最小化。目标规划可分设优先级的日标规划( LCP)和加权重的目标规划(WGP)两类。其是在运筹学基本的数学规划方法——线性规划法的基础上，为了克服线性规划方法约束条件苛刻、目标函数单一、无法解决矛盾条件下的规划问题等缺点而发展起来的。
使用GP可以解决由多种目标同时存在引起的规划问题。以求解实际结果与日标或资源限制之间的偏差变量最小作为目标函数构造的出发点，解决生产中的各种目标的平衡问题，而被较为广泛地应用。把目标规划方法引入资本结构的决策之中，使该决策在考虑企业多个影响因素的条件下进行，也使得决策结果更符合客观实际。通过对IP和GP进行对比可以看出，GP进行配方具有较大的优势，通过以线性规划得到处于当前的各原料价格时的最低成本配方，以此为基础，进行CP及成本控制将更加直观。
2.3随机规划法
在配合饲料生产过程中，会遇到饲料原料及其产品中所含营养成分变化的问题。Duncan的研究显示，尽管某种饲粮中营养成分的浓度是适宜的，但是当变异系数较大时，动物的表现活动就会受到影响。显而易见，饲料中原料的变异会影响到其配合产品质量的稳定性。
众所周知，饲料原料中的养分含量是可变值，不是稳定的常数。线性规划虽然在饲料科学研究和生产中得到广泛的应用，但是从理论上来说，其是一种确定性的模型，不能涵盖饲料养分含量的变异性，而随机规划法(SP)是一种非线性的模型，可较好地解决饲料原料的变异问题，但仍存在很大的缺陷，主要表现为SP要求知道各随机矩阵的概率分布，且原营养成分含量必须满足正态分布的假设需要验证。
2.4模糊规划法
模糊规划法(FI．P)能根据原线性规划中营养成分及原料的影子价格自动按工厂给出的波动范围调整配方，从而能得到一个既能满足要求成本又低的配方。采用FLP只需根据事先给出各个约束条件的波动范围，就能自动计算出一个较理想的结果，从而降低配方调整次数和配方工作人员的工作量。畜禽的饲养存在许多不定因素，不同品种、不同生产水平、不同生理状态以及不同环境下动物对各种营养物质的需求不同。实践证明，一些营养指标在一定的范围内浮动对牲畜的生长影响并不大，因此在饲料配方设计过程中，采用FLP能更准确地描述牲畜的生长特点，以便更好地适应实际需要。
2.5灰线性规划
在灰线性规划(GLP)模型中，引进了灰数表示不确定的信息，且这些灰数被带进优化方程中，产生灰解，工作人员通过分析灰解的白化值来实验所需月标。GLP的数学模型也是建立在LP模型基础之上的。
在饲料的配方中，一般来说各个原料的养分，由于环境等诸多因素的影响，其所含某种养分不是一成不变的，因此其应在某个范围内波动。对于混合饲料，由于饲养对象和季节的不同，其营养设计标准也应该在某一范围内波动，当然不同原料的价格也是随着市场行情的变化而变化的，也就是说，混合饲料的各个营养设计标准，各个饲料的养分及价格应是区间灰数，因此应该采用灰线性规划解决问题。
3、计算机饲料配方中常见的问题
3.1机械套用饲料标准
由于饲养标准存在不可避免的滞后性、不安全性、地区性及目的性不同等局限，就要求配方人员了解和分析当地畜牧生产的特性，根据养殖业市场情况，进行合理调整，随时调整配方设计。
3.2忽视非营养因素对产品的影响
价格过高或过低都不适应市场，没有竞争力，应从实际出发，科学定位，要做到兼顾产品成本和生产性能的发挥，兼顾抗营养物质的含量合理确定其用量，兼顾产品外观、制粒、保存性、粉碎粒度、粉尘和饲料容重等问题。
