问题一思路分析
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)
分析
针对该问题,分为两种情况:
- 超过部分滞销,造成浪费,售价直接为0
- 超过部分按2023年销售价格的50%降价出售
在此基础上,在第一问中,每年的预期销售量,种植成本、亩产量和销售价格与2023年都保持一致。同时,种植需要满足以下条件:
- 每种作物在同一地块中不能连续重茬种植
- 从2023年开始每个地块每三年至少种植依次豆类作物
- 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)-> 最小单位为0.3
解题思路
实际上不需要处理浪费,只需要调整对于超过部分的售价即可。
如果表示第 𝑖 块地在第 𝑗 年第 𝑘 季节种植m作物的面积,销量限制
目标函数 Z:
令为收益,单位为元/亩,为成本,单位为元/亩,
其受到的约束为:
- 耕地条件限制 -> 对应dataset1 固定的作物只能种在固定的耕地种类上
- 耕地面积限制 -> 每块地种植的农作物面积不能超过该地块的总面积
- 不能连续种植 -> 对于每块地而言,今年种的种类不能和去年一样
- 种植豆类作物的要求 -> 三年一定要种植一次豆类
- 销售量限制:-> 设定一个系数,对总销量的部分进行讨论,小于的部分正常计算,大于售价乘以系数
- 设定面积下限 -> 不能太过分散(普通地块单季只种一种),也不能太过少(大棚中的作物下限为0.3)
通过线性规划模型来求解该参数。(如果实现起来有问题,可能会使用数值解法来做,利用部分启发式算法来求解)
问题二思路分析
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)
分析
引入了不确定性因素,包括
- 小麦和玉米年销售量增长率5%~10%
- 其他作物销售量相对2023年波动-5%~5%(有歧义)
- 所有作物亩产量波动-10%~10%
- 农作物的种植成本平均每年增长5%左右
- 蔬菜类作物销售价格平均每年增长5%左右
- 羊肚菌的销售价格每年下降5%
- 其他食用菌的销售价格每年下降1%~5
解题思路
一种思路是,取上限和下限的平均值,例如-5%~5%波动则直接取0%。
另一种思路是,对每个不确定性的数值都赋予随机数,相当于对1、2、3、7四个条件都引入随机变量,对于2024-2030年7年,则一共需要赋予4×7=28个随机数集合。
由于需要保证一个尽可能稳妥和准确的种植方案,可以如下操作:
设定随机种子集合{1~N},相当于重复N次这个过程,在这N次过程中都进行这28个随机数的赋值,然后和第一问同样的方式去计算。
相当于把优化目标变为
当N取得尽可能大时,能够获得一个尽可能平均且更优的方案。
而考虑到第一问实际上是由两种滞销情况造成的,同样将其混合进入优化目标中,则最终的目标为
同样的方法求解即可。
问题三思路分析
在现实生活中,各种农作物之间可能存在一定的可替代性和互补性,预期销售量与销售价格、种植成本之间也存在一定的相关性。请在问题2的基础上综合考虑相关因素,给出该乡村2024~2030年农作物的最优种植策略,通过模拟数据进行求解,并与问题2的结果作比较分析。
分析
进行额外的相关性分析
·不同作物之间的替代性和互补性,如同类的豆类或食用菌类可能是互补和可替代的,考虑将同类的作物合并进行处理,尽可能的提高利润。
·销售量、价格和成本之间的相关性,如价格上涨可能伴随销售量下滑等。
解题思路
加入两条新的约束:
- 通过数据分析,划分不同种类的作物,类内的销量进行合并,令利润最大化。
- 拟合销售量、价格、成本之间的关系式,根据销售量调整销售价格。
同样的方式进行求解,并与问题2的结果对比分析。