2024数模国赛C题国二含源码原创论文
这篇论文虽然排版做的low，但思路和代码做的还挺出色，满足国赛一贯的评审风格，主要学习思路和代码就就行，排版能看就行
📌数据预处理
🟢异常值检测：基于四分位距法处理种植面积和产量数据
🟢数据编码：将农作物和地块类型编码分类
📌问题一:稳态情况下的最优种植方案
[一R]混合整数规划模型：
✅目标函数：最大化总利润，分别针对滞销和降价情况建模；
✅约束条件：地块面积约束，轮作约束，连续种植限制，作物与地块匹配约束，田间管理限制
[二R]基于约束权重的粒子群优化算法求解：
✅初始化粒子群：每个粒子表示一个种植方案；
✅约束权重机制：对违反约束的粒子施加惩罚，提高收敛效率；
✅动态参数调整：优先满足硬约束，再优化软约束（收益最大化）。
✅灵敏度分析：适度放宽地块种植面积上限可提升收益；频繁种植则相反；
📌问题2：动态不确定条件下的最优种植方案
✅不确定性建模： 考虑未来市场的动态不确定性，包括销售量、产量、成本的动态波动约束，最大化收益并降低种植风险。
✅分布鲁棒优化模型：目标函数即最大化最坏情况下的期望收益；
✅不确定性处理：通过随机规划与鲁棒优化，构建不确定性集合，对多种情境进行求解。
✅模拟退火算法求解：初始阶段大范围随机搜索，通过引入温度参数控制扰动幅度；随着温度降低，优化过程趋近于全局最优解。
📌问题3：替代性与互补性条件下的最优种植策略
✅相关性分析：使用皮尔逊和斯皮尔曼相关系数，分析农作物的销售量、单价和种植成本之间的关系；结合实际消费习惯与农业文献，识别农作物的替代性和互补性
✅双目标优化模型：目标1：最大化期望收益；目标2：最小化种植风险
✅风险函数权重：市场波动风险：0.4；气候敏感性风险：0.4；技术成熟度风险：0.2
✅约束条件：替代作物约束，互补作物约束，地块集中度约束
✅NSGA-II多目标优化算法求解：通过非支配排序筛选出满足约束的解；引入拥挤度机制保持解的多样性，生成Pareto最优解集
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📌数据预处理
🟢异常值检测：基于四分位距法处理种植面积和产量数据
🟢数据编码：将农作物和地块类型编码分类
📌问题一:稳态情况下的最优种植方案
[一R]混合整数规划模型：
✅目标函数：最大化总利润，分别针对滞销和降价情况建模；
✅约束条件：地块面积约束，轮作约束，连续种植限制，作物与地块匹配约束，田间管理限制
[二R]基于约束权重的粒子群优化算法求解：
✅初始化粒子群：每个粒子表示一个种植方案；
✅约束权重机制：对违反约束的粒子施加惩罚，提高收敛效率；
✅动态参数调整：优先满足硬约束，再优化软约束（收益最大化）。
✅灵敏度分析：适度放宽地块种植面积上限可提升收益；频繁种植则相反；
📌问题2：动态不确定条件下的最优种植方案
✅不确定性建模： 考虑未来市场的动态不确定性，包括销售量、产量、成本的动态波动约束，最大化收益并降低种植风险。
✅分布鲁棒优化模型：目标函数即最大化最坏情况下的期望收益；
✅不确定性处理：通过随机规划与鲁棒优化，构建不确定性集合，对多种情境进行求解。
✅模拟退火算法求解：初始阶段大范围随机搜索，通过引入温度参数控制扰动幅度；随着温度降低，优化过程趋近于全局最优解。
📌问题3：替代性与互补性条件下的最优种植策略
✅相关性分析：使用皮尔逊和斯皮尔曼相关系数，分析农作物的销售量、单价和种植成本之间的关系；结合实际消费习惯与农业文献，识别农作物的替代性和互补性
✅双目标优化模型：目标1：最大化期望收益；目标2：最小化种植风险
✅风险函数权重：市场波动风险：0.4；气候敏感性风险：0.4；技术成熟度风险：0.2
✅约束条件：替代作物约束，互补作物约束，地块集中度约束
✅NSGA-II多目标优化算法求解：通过非支配排序筛选出满足约束的解；引入拥挤度机制保持解的多样性，生成Pareto最优解集
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