2024年全国大学生数学建模C题-作物的种植策略参考代码及思路

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🔥 内容介绍

根据乡村的实际情况,充分利用有限的耕地资源,因地制宜,发展有机种植产业,对乡村经济 的可持续发展具有重要的现实意义。选择适宜的农作物,优化种植策略,有利于方便田间管理,提 高生产效益,减少各种不确定因素可能造成的种植风险。

某乡村地处华北山区,常年温度偏低,大多数耕地每年只能种植一季农作物。该乡村现有露天 耕地 1201 亩,分散为 34 个大小不同的地块,包括平旱地、梯田、山坡地和水浇地 4 种类型。平旱 地、梯田和山坡地适宜每年种植一季粮食类作物;水浇地适宜每年种植一季水稻或两季蔬菜。该乡 村另有 16 个普通大棚和 4 个智慧大棚,每个大棚耕地面积为 0.6 亩。普通大棚适宜每年种植一季蔬 菜和一季食用菌,智慧大棚适宜每年种植两季蔬菜。同一地块(含大棚)每季可以合种不同的作物。 详见附件 1。

根据农作物的生长规律,每种作物在同一地块(含大棚)都不能连续重茬种植,否则会减产;

因含有豆类作物根菌的土壤有利于其他作物生长,从 2023 年开始要求每个地块(含大棚)的所有土 地三年内至少种植一次豆类作物。同时,种植方案应考虑到方便耕种作业和田间管理,譬如:每种 作物每季的种植地不能太分散,每种作物在单个地块(含大棚)种植的面积不宜太小,等等。2023 年的农作物种植和相关统计数据见附件 2。

请建立数学模型,研究下列问题:

问题 1 假定各种农作物未来的预期销售量、种植成本、亩产量和销售价格相对于 2023 年保持 稳定,每季种植的农作物在当季销售。如果某种作物每季的总产量超过相应的预期销售量,超过部 分不能正常销售。请针对以下两种情况,分别给出该乡村 2024~2030 年农作物的最优种植方案,将 结果分别填入 result1_ 1.xlsx 和 result1_2.xlsx 中(模板文件见附件 3)。

(1) 超过部分滞销,造成浪费;

(2) 超过部分按 2023 年销售价格的50%降价出售。

2) 超过部分按 2023 年销售价格的50%降价出售。

问题 2 根据经验,小麦和玉米未来的预期销售量有增长的趋势,平均年增长率介于5%~10% 之间,其他农作物未来每年的预期销售量相对于 2023 年大约有±5%的变化。农作物的亩产量往往会 受气候等因素的影响,每年会有±10%的变化。因受市场条件影响,农作物的种植成本平均每年增长 5%左右。粮食类作物的销售价格基本稳定;蔬菜类作物的销售价格有增长的趋势,平均每年增长5% 左右。食用菌的销售价格稳中有降,大约每年可下降1%~5%,特别是羊肚菌的销售价格每年下降幅 度为5%。

请综合考虑各种农作物的预期销售量、亩产量、种植成本和销售价格的不确定性以及潜在的种 植风险,给出该乡村 2024~2030 年农作物的最优种植方案,将结果填入 result2.xlsx 中(模板文件见 附件 3)。​

📣 赛题分析

该乡村拥有 1201 亩露天耕地和 20 个大棚,耕地类型多样,适宜种植多种农作物。由于该地区温度偏低,大多数耕地只能种植一季作物,并且受限于重茬种植的影响,需合理安排种植顺序。同时,农作物产量、销售价格、种植成本等因素都会受到市场波动和气候变化的影响,给种植决策带来了不确定性。

模型构建

本研究建立了基于线性规划的数学模型,以最大化乡村经济效益为目标,考虑了以下因素:

  • 种植面积限制: 每个地块(含大棚)的种植面积有限,并且不同类型的地块适宜种植的作物种类不同。

  • 重茬限制: 同一种作物不能连续种植在同一地块上,以防止减产。

  • 豆类作物限制: 每个地块(含大棚)在三年内至少种植一次豆类作物,以改善土壤肥力。

  • 销售量限制: 每个作物每季的销售量有限,超过部分可能滞销或降价销售。

  • 产量变化: 农作物产量受气候等因素影响,每年会有 ±10% 的波动。

  • 成本变化: 农作物种植成本每年会增长 5% 左右。

  • 价格变化: 不同作物价格变化趋势不同,小麦和玉米价格基本稳定,蔬菜价格逐年增长,食用菌价格稳中有降。

模型求解

利用 MATLAB 软件求解线性规划模型,分别针对问题 1 和问题 2 进行分析,获得 2024-2030 年农作物种植方案。

问题 1

问题 1 分别考虑了超过部分滞销和降价出售两种情况,并根据两种情况分别建立了线性规划模型。

情况 1:超过部分滞销

在该情况下,超过销售量的部分无法销售,造成浪费。模型的目标函数为最大化总收益,约束条件包括种植面积限制、重茬限制、豆类作物限制以及销售量限制。

情况 2:超过部分降价出售

在该情况下,超过销售量的部分可以以 2023 年销售价格的 50% 降价出售。模型的目标函数为最大化总收益减去降价销售的损失,约束条件与情况 1 相同。

问题 2

问题 2 考虑了小麦和玉米的销售量增长趋势,其他农作物的销售量波动,以及产量、成本和价格的不确定性。模型使用了情景分析方法,分别模拟了不同情况下的农作物产量、成本和价格变化,并根据模拟结果计算不同方案的收益和风险。​

🔗 参考代码

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### 问解析与建模思路 2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛C聚焦于华北山区某乡村的农作物种植策略优化问。该问涉及多种耕地类型(如平旱地、梯田、山坡地和水浇地)、不同类型的种植大棚(普通大棚和智慧大棚),以及重茬限制等农业约束条件。目标是通过数学优化方法,在2024~2030间制定出一个最优的种植方案,使得收益最大化或成本最小化。 在建模过程中,通常会构建如下形式的目标函数: $$ \max \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} r_{ij} x_{ij} $$ 其中: - $ r_{ij} $ 表示第 $ i $ 种作物在第 $ j $ 类地块上的单位收益; - $ x_{ij} $ 是决策变量,表示是否在第 $ j $ 类地块上种植第 $ i $ 种作物(取值为0或1); 约束条件包括但不限于: 1. 每块地每只能种植一种作物; 2. 同一块地上相邻两不能种植同一种作物(重茬限制); 3. 各类作物对特定地块的适应性限制; 4. 总种植面积不超过可用耕地面积; 5. 收益最大化或资源利用率最优化。 这些约束可以通过整数规划模型进行表达,并使用 MATLAB 的 Optimization Toolbox 或 Python 的 PuLP / SciPy 进行求解[^1]。 ### MATLAB 实现方法 MATLAB 提供了强大的优化工具箱(Optimization Toolbox),可以用于求解线性规划、整数规划、混合整数线性规划等问。以下是针对本的一个简化版 MATLAB 实现框架: ```matlab % 定义变量 num_crops = 10; % 农作物种类数量 num_plots = 5; % 地块类型数量 years = 7; % 份范围:2024-2030 % 构造决策变量:x(i,j,t) 表示第t在第j类地块上是否种植第i种作物 x = optimvar('x', num_crops, num_plots, years, 'Type', 'integer', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', 1); % 目标函数:最大化总收益 r = rand(num_crops, num_plots); % 假设收益矩阵已知 prob = optimproblem('Objective', -sum(sum(sum(r .* x))), 'ObjectiveSense', 'minimize'); % 添加约束:每块地每只能种植一种作物 for t = 1:years for j = 1:num_plots prob.Constraints.(['one_crop_per_plot_year_', num2str(t), '_', num2str(j)]) = sum(x(:, j, t)) == 1; end end % 添加约束:重茬限制 for t = 1:years-1 for j = 1:num_plots for i = 1:num_crops prob.Constraints.(['no_continuous_planting_', num2str(i), '_', num2str(j), '_', num2str(t)]) = ... x(i, j, t) + x(i, j, t+1) <= 1; end end end % 求解问 [sol, fval] = solve(prob); % 输出结果 result = zeros(num_crops, num_plots, years); for t = 1:years for j = 1:num_plots for i = 1:num_crops result(i, j, t) = sol.x(i, j, t); end end end % 将结果写入 Excel 文件 for t = 1:years xlswrite('result2.xlsx', result(:, :, t), ['Year_' num2str(2023 + t)]); end ``` 上述代码展示了如何使用 `optimproblem` 和 `solve` 函数来构建并求解一个整数规划问,并将结果输出到 Excel 文件中。实际应用中需根据具体数据调整收益矩阵、地块类型数量、作物种类数量及各类约束条件[^2]。 ### 结果验证与可行性分析 在得到优化结果后,还需进行以下验证工作: - 检查是否存在违反重茬限制的情况- 确保所有地块每种植一种作物- 验证收益计算是否符合预期; - 对比不同份之间的种植变化是否合理; - 分析资源分配是否均衡,避免某一类作物过度集中。 通过以上步骤,可以确保最终的种植方案既满足数学建模的最优性要求,也具备现实操作性和农业可行性。 ---
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