2024数学建模国赛选题建议+团队助攻资料-CSDN博客文章浏览阅读1k次,点赞20次,收藏24次。通过分析5个题目的特点,可知数学建模常用的模型大概可以分为五大类——https://blog.csdn.net/qq_41489047/article/details/141925859
本次国赛white学长团队选择的是比较擅长的BC题,选题建议和助攻资料可参见上面这篇博文,本篇博文主要介绍C题—农作物的种植策略,给出解题思路和解题代码结果,文末可以获取成品论文和源代码。
一、问题重述
二、解题思路
问题1:农作物的最优种植方案
要求求解2024~2030年六年每年的种植情况,并把数据写入附件,假设2024~2030年间,各种农作物的销售量、种植成本、亩产量、和销售价格相对2023年保持稳定。每季种植的作物在当季销售。如果作物的总产量超过相应的预期销售量,超过部分可能滞销或降价出售。
1、数据读取
- 地块信息:从附件1的"乡村的现有耕地"读取地块信息,包括地块名称、类型和面积。
- 作物类型:从附件1的"乡村种植的农作物"获取可在每种地块种植的作物类型。
- 种植情况:从附件2的"2023年的农作物种植情况"获取每个地块已经种植的作物名称和种植面积。
- 经济数据:从附件2的"2023年统计的相关数据"获取每种作物的亩产量、种植成本和销售单价。
2、模型构建
- 地块与作物匹配:针对每个地块,首先确定在2023年已经种植的作物及其对应的种植面积。根据作物名称,查找其亩产量、成本和价格。
- 产量与销售量的比较:计算每个地块的生产量,并根据假设的销售量,判断生产量是否超过销售量。如果超过,则针对不同的情况处理:
- 情况1:超过部分滞销。
- 情况2:超过部分以原价的50%出售。
- 收益与成本计算:对于每个地块,计算生产总量、销售收益和种植成本,生成2024~2030年每一年的种植方案。
问题2:考虑不确定性的农作物最优种植方案
在问题1的基农作物的础上,考虑到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。年销售量、产量、成本、价格均可能存在一定的波动。
1、数据读取
使用问题1中相同的数据源读取信息,包括地块信息、作物信息、种植成本、亩产量和销售价格等。
2、不确定性引入
- 年增长/下降的趋势
- 小麦和玉米的年增长率设定为5%~10%,其他作物的预期销售量和亩产量设定为±5%的随机波动。
- 种植成本设定为每年增长约5%。
- 蔬菜类作物的销售价格增长5%,而羊肚菌等菌类价格可能下降1%~5%。
- 随机波动模拟:通过使用随机数生成不同的波动情况,分别为每种作物的产量、成本和价格加入随机波动。
3、模型构建与优化
- 蒙特卡洛模拟:通过多次模拟(例如每年多次生成随机波动情况),获取不同情况下的收益和成本波动,计算每年最优的种植方案。
- 结果保存:根据每年的随机波动,选择出不同波动情况下的最优种植方案,计算总收益并将结果保存。
问题3:农作物的替代性、互补性和相关性
在问题2的基础上,进一步考虑农作物之间的替代性、互补性,以及作物预期销售量、销售价格、种植成本之间的相关性。
1、数据读取
与问题1和问题2一致,读取相同的数据。
2、替代性和互补性分析
- 替代性:作物之间的替代性指在特定条件下(如价格或产量不利)可以互换。例如,气候不适合小麦生长时,考虑种植其他粮食作物。
- 互补性:某些作物可以通过轮作或间作改善整体收益,例如豆类作物可以增加土壤肥力,进而提升下一季其他作物的产量。
3、相关性建模
协方差矩阵生成:通过构建协方差矩阵来反映不同作物的价格、成本和销售量之间的相关性。基于相关性矩阵随机生成价格、成本和产量。
4、模型模拟
- 随机生成方案:结合随机生成的作物价格、成本和销售量的波动情况,分析替代性和互补性作物在这些波动下的最优组合。
- 优化种植策略:选择出最优的种植组合方案,并将其与问题2的结果进行比较分析,找出收益最大化的策略。
三、解题代码
第一问
第二三问
暂时只写了初稿,待更新
四、解题代码和成品论文获取方式
视频讲解
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代码和成品论文
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