如何评价 2024 年数学建模国赛 C 题？

发布时间：

2024-09-06 14:24

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农作物种植策略优化的数学建模研究（完整论文，持续更新，大家持续关注）

摘要

在本文中，建立了基于整数规划、动态规划、马尔科夫决策过程、不确定性建模、多目标优化、相关性分析、蒙特卡洛模拟和鲁棒优化等多种模型的农作物种植优化模型。本文以某乡村为研究背景，考虑到该乡村的耕地资源有限、气候条件限制，以及未来可能存在的市场波动和种植风险，提出了优化农作物种植策略的数学模型，以最大化收益并降低种植风险为目标，旨在为乡村的可持续经济发展提供理论依据。

在第一问中，假设农作物的销售价格、产量和种植成本保持相对稳定，我们建立了一个整数规划模型来优化2024-2030年期间的种植方案。模型的目标是最大化农作物的总收益，其中收益等于作物的销售收入减去种植成本。为应对两种不同情境的要求（1. 超出预期销售量的部分滞销，2. 超出部分以2023年价格的50%出售），我们设计了相应的约束条件。具体约束包括：不同地块类型的适合作物、每块地三年内至少种植一次豆类作物、作物不能在同一地块连续重茬种植、以及种植分布的合理性。通过整数规划求解工具（如Branch and Bound法），我们得到该乡村在这两种情境下的最优种植方案，并将其填入了提供的result1_1.xlsx和result1_2.xlsx中。结果表明，针对滞销情境，种植结构相对保守，以减少浪费；而在降价出售情境下，种植面积更为广泛，但仍然优先考虑了高价值作物。

在第二问中，我们考虑了农作物的销售量、种植成本、产量和价格的年际波动，建立了动态规划模型以求解未来七年的最优种植策略。首先，使用动态规划对农作物的销售量和种植成本进行预测，逐年决策以最大化7年累计收益。基于预测，我们利用马尔科夫决策过程来处理市场条件下农作物价格和产量的随机波动。通过设定不同作物状态和转移概率，建立了马尔科夫链模型，帮助我们在面对不确定市场环境时，选择最优的种植方案。

此外，考虑到气候、市场供需等不确定性因素对作物产量和成本的影响，我们采用了不确定性建模，通过构建多个不同场景的种植方案，评估各种情境下的收益表现。结合鲁棒优化，我们确保在面对波动时，该种植方案具有足够的灵活性与稳定性。最终的结果显示，较低风险的种植组合倾向于选择产量稳定且市场波动较小的作物，而高风险作物则需要根据不同年际波动进行调整。我们的方案在处理不确定性和波动性方面表现出了良好的鲁棒性，能有效应对市场和气候的变化。

在第三问中，我们进一步综合考虑了不同农作物之间的替代性和互补性，使用了多目标优化方法。我们构建了以最大化种植收益和最小化种植风险为双重目标的多目标优化模型。在此基础上，利用相关性分析来研究作物之间的替代性和互补性，构建相关性矩阵，分析不同作物组合的收益和风险情况。结果表明，作物之间的相关性在决策中起到了重要作用，某些作物的高产量和高收益能够弥补其他作物的波动性。

为了进一步评估不同情境下的种植效果，我们使用了蒙特卡洛模拟。通过随机模拟农作物的价格、产量和成本波动情况，生成了多个未来情境下的收益分布。结果表明，综合种植方案能够在大多数情境下取得较为稳定的收益，尤其在市场波动较大的年份中表现良好。此外，结合鲁棒优化，我们在保证收益最大化的同时，将种植方案的波动性控制在合理范围内，确保在最不利的市场情况下，方案依然具备较强的抗风险能力。

结论
本文通过应用整数规划、动态规划、马尔科夫决策过程、不确定性建模、多目标优化、相关性分析、蒙特卡洛模拟和鲁棒优化等多种数学建模方法，构建了基于多种情境下的农作物种植优化模型。我们针对不同的市场波动和不确定性条件，提出了不同的种植策略，并通过数据分析与模拟验证了这些策略的有效性和鲁棒性。最终的种植方案不仅提高了收益，还有效降低了种植风险，为乡村可持续发展提供了科学依据。