2024年全国大学生数学建模C题
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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
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
物理应用 机器学习
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