【2024高教社杯国赛C题】数学建模国赛建模过程+完整代码论文全解全析

本文主要是介绍【2024高教社杯国赛C题】数学建模国赛建模过程+完整代码论文全解全析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

你是否在寻找数学建模比赛的突破点?数学建模进阶思路!

作为经验丰富的数学建模团队,我们将为你带来2024国赛数学建模竞赛(C题)的全面解析。这个解决方案包不仅包括完整的代码实现,还有详尽的建模过程和解析,帮助你全面理解并掌握如何解决类似问题。

完整内容在文章末尾阅读全文获取!

C题的第一问是:

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:

(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。 为了解决问题 1,我们需要建立一个优化模型来决定在乡村的耕地上种植哪种农作物,以最大化收益。我们将考虑两种销售情况:一是超过部分滞销,二是超过部分按50%的价格降价出售。

1. 变量定义

  • $X_{ij}$: 农作物 $i$ 在地块 $j$ 上种植的面积(亩),$i \in {1, 2, ..., n}$,$j \in {1, 2, ..., m}$。

  • $Y_i$: 农作物 $i$ 每季的预期销售量(斤)。

  • $C_i$: 农作物 $i$ 的种植成本(元/亩)。

  • $P_i$: 农作物 $i$ 的销售价格(元/斤)。

  • $A_{ij}$: 农作物 $i$ 在地块 $j$ 上的亩产量(斤/亩)。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

代码demo

import pulp# 示例数据(需根据实际数据替换)
crops = ['wheat', 'rice', 'vegetables', 'beans']  # 作物种类
land_types = ['dry', 'irrigated', 'terrace', 'slope']  # 地块类型
years = range(2024, 2031)
seasons = [1, 2]# 每种作物的参数(需根据实际数据替换)
crop_data = {'wheat': {'cost': 100, 'yield': 1.5, 'price': 200},'rice': {'cost': 120, 'yield': 2.0, 'price': 180},'vegetables': {'cost': 80, 'yield': 2.5, 'price': 150},'beans': {'cost': 90, 'yield': 1.8, 'price': 160}
}# 地块信息(需根据实际数据替换)
land_data = {'land1': {'type': 'dry', 'area': 10},'land2': {'type': 'irrigated', 'area': 15},# 添加更多地块
}# 定义问题
problem = pulp.LpProblem("Crop_Planning", pulp.LpMaximize)# 定义决策变量
x = pulp.LpVariable.dicts("crop_area", ((land, crop, year, season)for land in land_datafor crop in cropsfor year in yearsfor season in seasons), lowBound=0, cat='Continuous')# 目标函数
if scenario == 1:# 滞销情况profit = pulp.lpSum((crop_data[crop]['yield'] * crop_data[crop]['price'] * x[land, crop, year, season]- crop_data[crop]['cost'] * x[land, crop, year, season])for land in land_data for crop in crops for year in years for season in seasons)
else:# 降价销售profit = pulp.lpSum(((crop_data[crop]['yield'] * crop_data[crop]['price'] * x[land, crop, year, season] * 0.5) - crop_data[crop]['cost'] * x[land, crop, year, season])for land in land_data for crop in crops for year in years for season in seasons)problem += profit# 约束条件
for land in land_data:for year in years:for season in seasons:# 地块适用性和面积限制problem += pulp.lpSum(x[land, crop, year, season] for crop in crops) <= land_data[land]['area']# 豆类作物种植for year_block in range(2024, 2031, 3):problem += pulp.lpSum(x[land, 'beans', year, season] for year in range(year_block, year_block + 3) for season in seasons) >= 1# 求解
problem.solve()# 输出结果
for v in problem.variables():if v.varValue > 0:print(v.name, "=", v.varValue)print("Total Profit = ", pulp.value(problem.objective))

问题 2是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。

问题重述:在华北山区的某乡村,有四种类型的耕地,包括平旱地、梯田、山坡地和水浇地,共计1201亩。每年只能种植一季农作物,且每种作物在同一地块(含大棚)都不能连续重茬种植。另外,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。根据农作物的生长规律,种植方案应考虑到方便耕种作业和田间管理。现有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。2023年的农作物种植和相关统计数据如附件2所示。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%到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%。 根据以上信息,建立数学模型,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。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

问题3初步可视化:

更多内容具体可以看看我的主页!
和 《小天数模》 团队,同名公众号 一起拿奖!里面包含本次竞赛全部思路与分析!

包含本次比赛全部题目和单题思路与代码,代码和文章会不断更新

关注小天数模,你们的支持是我更新的动力!

这篇关于【2024高教社杯国赛C题】数学建模国赛建模过程+完整代码论文全解全析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1146398

相关文章

使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现

《使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现》在现代文档处理中,Markdown(MD)因其简洁的语法和良好的可读性,逐渐成为开发者、技术写作者和内容创作者的首选格式,然而,许多文... 目录引言1. 工具和库介绍2. 安装依赖库3. 使用Apache POI解析DOCX文档4. 将解析

C++使用printf语句实现进制转换的示例代码

《C++使用printf语句实现进制转换的示例代码》在C语言中,printf函数可以直接实现部分进制转换功能,通过格式说明符(formatspecifier)快速输出不同进制的数值,下面给大家分享C+... 目录一、printf 原生支持的进制转换1. 十进制、八进制、十六进制转换2. 显示进制前缀3. 指

使用Python实现全能手机虚拟键盘的示例代码

《使用Python实现全能手机虚拟键盘的示例代码》在数字化办公时代,你是否遇到过这样的场景:会议室投影电脑突然键盘失灵、躺在沙发上想远程控制书房电脑、或者需要给长辈远程协助操作?今天我要分享的Pyth... 目录一、项目概述:不止于键盘的远程控制方案1.1 创新价值1.2 技术栈全景二、需求实现步骤一、需求

Java中Date、LocalDate、LocalDateTime、LocalTime、时间戳之间的相互转换代码

《Java中Date、LocalDate、LocalDateTime、LocalTime、时间戳之间的相互转换代码》:本文主要介绍Java中日期时间转换的多种方法,包括将Date转换为LocalD... 目录一、Date转LocalDateTime二、Date转LocalDate三、LocalDateTim

PyInstaller打包selenium-wire过程中常见问题和解决指南

《PyInstaller打包selenium-wire过程中常见问题和解决指南》常用的打包工具PyInstaller能将Python项目打包成单个可执行文件,但也会因为兼容性问题和路径管理而出现各种运... 目录前言1. 背景2. 可能遇到的问题概述3. PyInstaller 打包步骤及参数配置4. 依赖

jupyter代码块没有运行图标的解决方案

《jupyter代码块没有运行图标的解决方案》:本文主要介绍jupyter代码块没有运行图标的解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录jupyter代码块没有运行图标的解决1.找到Jupyter notebook的系统配置文件2.这时候一般会搜索到

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.

在React中引入Tailwind CSS的完整指南

《在React中引入TailwindCSS的完整指南》在现代前端开发中,使用UI库可以显著提高开发效率,TailwindCSS是一个功能类优先的CSS框架,本文将详细介绍如何在Reac... 目录前言一、Tailwind css 简介二、创建 React 项目使用 Create React App 创建项目

将Mybatis升级为Mybatis-Plus的详细过程

《将Mybatis升级为Mybatis-Plus的详细过程》本文详细介绍了在若依管理系统(v3.8.8)中将MyBatis升级为MyBatis-Plus的过程,旨在提升开发效率,通过本文,开发者可实现... 目录说明流程增加依赖修改配置文件注释掉MyBATisConfig里面的Bean代码生成使用IDEA生

springboot循环依赖问题案例代码及解决办法

《springboot循环依赖问题案例代码及解决办法》在SpringBoot中,如果两个或多个Bean之间存在循环依赖(即BeanA依赖BeanB,而BeanB又依赖BeanA),会导致Spring的... 目录1. 什么是循环依赖?2. 循环依赖的场景案例3. 解决循环依赖的常见方法方法 1:使用 @La