2024C题prompt

题目

我正在进行数学建模，需要你为我提供帮助。下面我会将赛题背景和问题发送给你，请你为我提供比赛思路和指导。
以下是赛题背景和赛题说明，不是问题:
农作物的种植策略 
根据乡村的实际情况，充分利用有限的耕地资源，因地制宜，发展有机种植产业，对乡村经济的可持续发展具有重要的现实意义。选择适宜的农作物，优化种植策略，有利于方便田间管理，提高生产效益，减少各种不确定因素可能造成的种植风险。 某乡村地处华北山区，常年温度偏低，大多数耕地每年只能种植一季农作物。该乡村现有露天耕地1201亩，分散为34个大小不同的地块，包括平旱地、梯田、山坡地和水浇地4种类型。平旱地、梯田和山坡地适宜每年种植一季粮食类作物；水浇地适宜每年种植一季水稻或两季蔬菜。该乡村另有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。普通大棚适宜每年种植一季蔬菜和一季食用菌，智慧大棚适宜每年种植两季蔬菜。同一地块（含大棚）每季可以合种不同的作物。详见附件。 根据农作物的生长规律，每种作物在同一地块（含大棚）都不能连续重茬种植，否则会减产；因含有豆类作物根菌的土壤有利于其他作物生长，从2023年开始要求每个地块（含大棚）的所有土地三年内至少种植一次豆类作物。同时，种植方案应考虑到方便耕种作业和田间管理，譬如：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，等等。2023年的农作物种植和相关统计数据见附件
请根据赛题背景，帮我分析问题1，并提供数学建模思路:
问题1  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）。 
(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。下面是题目附件的结构：
全部附件中有乡村的现有耕地和乡村种植的农作物，2023年的农作物种植情况和2023年统计的相关数据四个表，表 乡村的现有耕地 中有地块名称	地块类型	地块面积/亩 三列，表 乡村种植的农作物 中有作物编号	作物名称	作物类型	三列；
表2023年的农作物种植情况中有种植地块	作物编号	作物名称	作物类型	种植面积/亩	种植季次 六列，表2023年统计的相关数据中有序号	作物编号	作物名称	地块类型	种植季次	亩产量/斤	种植成本/(元/亩)	销售单价/(元/斤)  8列。
说明1：(1) 平旱地、梯田和山坡地每年都只能种植一季作物。
(2) 水浇地每年可以种植一季也可以种植两季作物。
(3) 大棚能够在一定程度上起保温作用，每年都可以种植两季作物。
(4) 智慧大棚主要是在冬季利用太阳能自动调节棚内温度，保证作物的正常生长。
说明2：(1) 平旱地、梯田和山坡地每年适宜单季种植粮食类作物（水稻除外）。
(2) 水浇地每年可以单季种植水稻或两季种植蔬菜作物。
(3) 若在某块水浇地种植两季蔬菜，第一季可种植多种蔬菜（大白菜、白萝卜和红萝卜除外）；第二季只能种植大白菜、白萝卜和红萝卜中的一种（便于管理）。
(4) 根据季节性要求，大白菜、白萝卜和红萝卜只能在水浇地的第二季种植。
(5) 普通大棚每年种植两季作物，第一季可种植多种蔬菜（大白菜、白萝卜和红萝卜除外），第二季只能种植食用菌。
6)因食用菌类适应在较低且适宜的温度和湿度环境中生长，所以只能在秋冬季的普通大棚里种植。
7)智慧大棚每年都可种植两季蔬菜(大白菜、白萝卜和红萝卜除外)
注：	(1) 水浇地的第一季通常是在每年的3月至6月前后，第二季是在7月至10月前后。			(2) 普通大棚的第一季通常是在每年的5月至9月前后，第二季是在9月至下一年4月前后。			(3) 智慧大棚的第一季通常是在每年的3月至7月前后，第二季是在8月至下一年的2月前后。		

说明

说明1：(1) 平旱地、梯田和山坡地每年都只能种植一季作物。
(2) 水浇地每年可以种植一季也可以种植两季作物。
(3) 大棚能够在一定程度上起保温作用，每年都可以种植两季作物。
(4) 智慧大棚主要是在冬季利用太阳能自动调节棚内温度，保证作物的正常生长。
说明2：(1) 平旱地、梯田和山坡地每年适宜单季种植粮食类作物（水稻除外）。
(2) 水浇地每年可以单季种植水稻或两季种植蔬菜作物。
(3) 若在某块水浇地种植两季蔬菜，第一季可种植多种蔬菜（大白菜、白萝卜和红萝卜除外）；第二季只能种植大白菜、白萝卜和红萝卜中的一种（便于管理）。
(4) 根据季节性要求，大白菜、白萝卜和红萝卜只能在水浇地的第二季种植。
(5) 普通大棚每年种植两季作物，第一季可种植多种蔬菜（大白菜、白萝卜和红萝卜除外），第二季只能种植食用菌。
6)因食用菌类适应在较低且适宜的温度和湿度环境中生长，所以只能在秋冬季的普通大棚里种植。
7)智慧大棚每年都可种植两季蔬菜(大白菜、白萝卜和红萝卜除外)
注：	(1) 水浇地的第一季通常是在每年的3月至6月前后，第二季是在7月至10月前后。			(2) 普通大棚的第一季通常是在每年的5月至9月前后，第二季是在9月至下一年4月前后。			(3) 智慧大棚的第一季通常是在每年的3月至7月前后，第二季是在8月至下一年的2月前后。		
根据说明给出作物种植合理性约束

result表格描述

模型求解后需将求解出来的种植策略存放在result1_1.xlsx文件中，result1_1.xlsx文件中有2024、2025、2026、2027、2028、2029、2030七个表，每个表的结构相同， 第一列有第一季和第二季的分类，第二列为不同的地块名，第一季对应的地块名有A1 A2 A3 A4 A5 A6 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B13 B14 C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12 E13 E14 E15 E16 F1 F2 F3 F4 五十四列，第二季对应的地块名有D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12 E13 E14 E15 E16 F1 F2 F3 F4 二十八列，第一行从C1单元格开始依次为各个作物名称，分别为黄豆	黑豆	红豆	绿豆	爬豆	小麦	玉米	谷子	高粱	黍子	荞麦	南瓜	红薯	莜麦	大麦	水稻	豇豆	刀豆	芸豆	土豆	西红柿	茄子	菠菜 	青椒	菜花	包菜	油麦菜	小青菜	黄瓜	生菜 	辣椒	空心菜 黄心菜	芹菜	大白菜	白萝卜	红萝卜	榆黄菇	香菇	白灵菇	羊肚菌 共四十一列，结合结合给出的决策变量、目标函数和束条件给出对应的线性规划python代码

补充约束条件

上述约束条件中，还需要考虑：
1.露天耕地1201亩；
2.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，即普通大棚有9.6亩，智慧大棚有2.4亩；
3.每种作物在同一地块（含大棚）都不能连续重茬种植
4.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，即每种作物种植面积不得少于0.3亩；
5.为满足市场需求，作物种植量需满足2023年的产量，即种植量需大于或等于2023年的作物产量，作物编号由1到41分别为：黄豆	黑豆	红豆	绿豆	爬豆	小麦	玉米	谷子	高粱	黍子	荞麦	南瓜	红薯	莜麦	大麦	水稻	豇豆	刀豆	芸豆	土豆	西红柿	茄子	菠菜 	青椒	菜花	包菜	油麦菜	小青菜	黄瓜	生菜	生菜 	辣椒	空心菜	黄心菜	芹菜	大白菜	白萝卜	红萝卜	榆黄菇	香菇	白灵菇	羊肚菌；其对应的2023年的产量依次为57000 21850 22400 33040 9875 170840 132750 71400 30000 12500 1500 35100 36000 14000 10000 21000 36240 26880 6480 30000 36210 45360 900 2430 2790 3330 4500 35480 13050 1500 1350 1200 3300 1620 1800 150000 100000 36000 9000 7200 18000 4200。
将上述约束条件转为与上文符号说明对应的数学表达式

2023年作物产量描述

2023年的作物产量，作物编号由1到41分别为：黄豆	黑豆	红豆	绿豆	爬豆	小麦	玉米	谷子	高粱	黍子	荞麦	南瓜	红薯	莜麦	大麦	水稻	豇豆	刀豆	芸豆	土豆	西红柿	茄子	菠菜 	青椒	菜花	包菜	油麦菜	小青菜	黄瓜	生菜	生菜 	辣椒	空心菜	黄心菜	芹菜	大白菜	白萝卜	红萝卜	榆黄菇	香菇	白灵菇	羊肚菌；其对应的2023年的产量依次为57000 21850 22400 33040 9875 170840 132750 71400 30000 12500 1500 35100 36000 14000 10000 21000 36240 26880 6480 30000 36210 45360 900 2430 2790 3330 4500 35480 13050 1500 1350 1200 3300 1620 1800 150000 100000 36000 9000 7200 18000 4200。

第二问prompt

我正在进行数学建模，需要你为我提供帮助。下面我会将赛题背景和问题发送给你，请你为我提供比赛思路和指导。
以下是赛题背景和赛题说明，不是问题:
农作物的种植策略 
根据乡村的实际情况，充分利用有限的耕地资源，因地制宜，发展有机种植产业，对乡村经济的可持续发展具有重要的现实意义。选择适宜的农作物，优化种植策略，有利于方便田间管理，提高生产效益，减少各种不确定因素可能造成的种植风险。 某乡村地处华北山区，常年温度偏低，大多数耕地每年只能种植一季农作物。该乡村现有露天耕地1201亩，分散为34个大小不同的地块，包括平旱地、梯田、山坡地和水浇地4种类型。平旱地、梯田和山坡地适宜每年种植一季粮食类作物；水浇地适宜每年种植一季水稻或两季蔬菜。该乡村另有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。普通大棚适宜每年种植一季蔬菜和一季食用菌，智慧大棚适宜每年种植两季蔬菜。同一地块（含大棚）每季可以合种不同的作物。详见附件。 根据农作物的生长规律，每种作物在同一地块（含大棚）都不能连续重茬种植，否则会减产；因含有豆类作物根菌的土壤有利于其他作物生长，从2023年开始要求每个地块（含大棚）的所有土地三年内至少种植一次豆类作物。同时，种植方案应考虑到方便耕种作业和田间管理，譬如：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，等等。2023年的农作物种植和相关统计数据见 全部附件.xlsx以下是问题一，我已利用线性规划建模解决，不用回答:
问题1  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
结果分别填入两个result.xlsx文件中。 
(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。**重点**
**下面是问题二，请根据赛题背景，帮我分析问题2，并提供数学建模思路:
问题 2  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中下面是题目附件的结构：
全部附件.xlsx：
全部附件中有乡村的现有耕地和乡村种植的农作物，2023年的农作物种植情况和2023年统计的相关数据四个表，表 乡村的现有耕地 中有地块名称	地块类型	地块面积/亩 三列，表 乡村种植的农作物 中有作物编号	作物名称	作物类型	三列；表2023年的农作物种植情况中有种植地块	作物编号	作物名称	作物类型	种植面积/亩	种植季次 六列，表2023年统计的相关数据中有序号	作物编号	作物名称	地块类型	种植季次	亩产量/斤	种植成本/(元/亩)	销售单价/(元/斤)  8列。
result1.xlsx：
result1_1.xlsx文件中有2024、2025、2026、2027、2028、2029、2030七个表，每个表的结构相同， 第一列有第一季和第二季的分类，第二列为不同的地块名，第一季对应的地块名有A1 A2 A3 A4 A5 A6 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B13 B14 C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12 E13 E14 E15 E16 F1 F2 F3 F4 五十四列，第二季对应的地块名有D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12 E13 E14 E15 E16 F1 F2 F3 F4 二十八列，第一行从C1单元格开始依次为各个作物名称，分别为黄豆	黑豆	红豆	绿豆	爬豆	小麦	玉米	谷子	高粱	黍子	荞麦	南瓜	红薯	莜麦	大麦	水稻	豇豆	刀豆	芸豆	土豆	西红柿	茄子	菠菜 	青椒	菜花	包菜	油麦菜	小青菜	黄瓜	生菜 	辣椒	空心菜 黄心菜	芹菜	大白菜	白萝卜	红萝卜	榆黄菇	香菇	白灵菇	羊肚菌 共四十一列下列是说明：
说明1：
(1) 平旱地、梯田和山坡地每年都只能种植一季作物。
(2) 水浇地每年可以种植一季也可以种植两季作物。
(3) 大棚能够在一定程度上起保温作用，每年都可以种植两季作物。
(4) 智慧大棚主要是在冬季利用太阳能自动调节棚内温度，保证作物的正常生长。
说明2：
(1) 平旱地、梯田和山坡地每年适宜单季种植粮食类作物（水稻除外）。
(2) 水浇地每年可以单季种植水稻或两季种植蔬菜作物。
(3) 若在某块水浇地种植两季蔬菜，第一季可种植多种蔬菜（大白菜、白萝卜和红萝卜除外）；第二季只能种植大白菜、白萝卜和红萝卜中的一种（便于管理）。
(4) 根据季节性要求，大白菜、白萝卜和红萝卜只能在水浇地的第二季种植。
(5) 普通大棚每年种植两季作物，第一季可种植多种蔬菜（大白菜、白萝卜和红萝卜除外），第二季只能种植食用菌。
6)因食用菌类适应在较低且适宜的温度和湿度环境中生长，所以只能在秋冬季的普通大棚里种植。
7)智慧大棚每年都可种植两季蔬菜(大白菜、白萝卜和红萝卜除外)注：	(1) 水浇地的第一季通常是在每年的3月至6月前后，第二季是在7月至10月前后。			(2) 普通大棚的第一季通常是在每年的5月至9月前后，第二季是在9月至下一年4月前后。			(3) 智慧大棚的第一季通常是在每年的3月至7月前后，第二季是在8月至下一年的2月前后。
说明3：
1.露天耕地1201亩；
2.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，即普通大棚有9.6亩，智慧大棚有2.4亩；
3.每种作物在同一地块（含大棚）都不能连续重茬种植
4.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，即每种作物种植面积不得少于0.3亩；下列是根据题目设定的数学符号：
1.$x_{ij}^{(t,y)}$：表示地块i在第t季第y年种植作物j的种植面积，单位：亩
2.$P_{j}^{y}$：作物j第y年的单位面积产量，即每亩作物的产量，单位：斤/亩
3.$c_{j}^{y}$：作物j第y年种植成本，即每亩作物的种植成本，单位：元/亩
4.$S_{j}^{y}$：作物j第y年的销售单价，即每斤作物的销售价格，单位：元/斤
5.$A_{i}$：地块i的总面积，单位：亩
6.$D_{j}^{y}$：作物j第y年的预期销售量，单位：斤
7.$Q_{ij}^{(t,y)}$：表示第i块地在第y年第t季种植作物j的总产量，单位：斤
8.$W^{y}$：第y年预期总收益，单位：元
9.$T_{j}^{y}$：作物j每年第y年的产量需求，单位：斤针对赛题背景和问题二，我们可以从以下几个方面进行分析和建模建议：
销售量预测：根据赛题说明，小麦和玉米的预期销售量有增长趋势，其他农作物每年相对于2023年有±5%的变化。可以采用时间序列分析方法来预测未来几年的销售量变化。参考文献（Journal of Statistical Theory and Applications）中提到的BoxJenkins' ARIMA模型、Dynamic Linear Models (DLM) 和指数平滑法都是有效的预测工具。
亩产量预测：亩产量受气候等因素影响，每年会有±10%的变化。可以使用统计模型如多元回归分析或机器学习方法（如随机森林回归器）来预测亩产量（参考文献：A Survey on Crop Yield Prediction Models  参考文献：Prediction of Crop Cultivation）。这些方法能够处理大量的输入变量，并提供较为准确的预测结果。
种植成本和销售价格：种植成本平均每年增长约5%，而蔬菜类作物的销售价格有增长趋势，食用菌的销售价格则稳中有降。可以利用经济计量模型来分析这些因素对总收益的影响（参考文献：探索基于指数平滑模型的农产品价格预测 参考文献：Modeling and Forecasting of Production an Agricultural Product）。此外，考虑到市场价格的波动，可以采用动态线性模型来调整销售价格的预测。
综合集成模型：为了提高预测的准确性，可以采用多个模型的综合集成方法。这包括将不同类型的模型（如统计模型、机器学习模型等）的结果结合起来，以获得更全面和可靠的预测结果。（参考文献：Analysis on Present Mathematical Model for Predicting the Crop Production 参考文献2：农作物产量综合预测的数学模型）
风险管理：在制定种植方案时，需要考虑潜在的风险因素，如气候变化、病虫害等。可以通过建立风险评估模型来识别和量化这些风险，并据此调整种植策略。（参考文献：Predictions and Estimations in Agricultural Production under a Changing Climate 参考文献：Modeling and Forecasting of Agricultural Commodity Production under Changing Climatic Condition: A Review）
数据收集与处理：确保数据的质量和完整性是成功建模的关键。需要收集历史数据并进行清洗和预处理，以便于模型训练和验证。（参考文献：Computational modeling and emerging trend in agriculture ）
通过上述步骤，可以构建一个综合性的数学模型来预测2024至2030年间该乡村农作物的最佳种植方案。这不仅有助于优化资源分配，还能为农民提供科学的决策支持。

question2

问题的核心变量
销售量预测：农作物的未来销售量受到市场需求的影响，尤其是小麦和玉米的销售量有增长趋势，而其他作物有±5%的波动。
亩产量预测：亩产量每年会受气候等因素影响，波动范围为±10%。
种植成本预测：种植成本平均每年增长5%。
销售价格预测：不同作物的销售价格有不同的变化趋势，例如蔬菜类作物销售价格每年增长5%，食用菌价格下降1%-5%。

2. 预测模型的建议
   针对销售量、亩产量、种植成本和销售价格的不确定性，使用合适的预测模型进行预测：
   时间序列预测模型：适用于小麦和玉米的销售量预测。可以采用ARIMA模型预测未来的销售量趋势。
   蒙特卡洛模拟：对于具有随机波动的变量（如亩产量、其他农作物的销售量），可以采用蒙特卡洛模拟来模拟不确定性。通过设定波动的范围（如±10%）和概率分布（如正态分布），模拟出不同年份的产量和销售情况。
   指数增长模型：用于预测种植成本的增长，假设每年平均增长5%。
   价格预测模型：基于蔬菜类作物和食用菌的价格变化趋势，分别采用线性或指数模型进行预测。

模拟退火算法

模拟退火算法的伪代码

def simulated_annealing(initial_solution, objective_function, neighbor_function, initial_temperature, alpha, stopping_temperature, max_iterations):current_solution = initial_solutioncurrent_value = objective_function(current_solution)best_solution = current_solutionbest_value = current_valuetemperature = initial_temperaturewhile temperature > stopping_temperature and max_iterations > 0:# 生成邻域解new_solution = neighbor_function(current_solution)new_value = objective_function(new_solution)# 计算目标函数差值delta_value = new_value - current_value# 如果新解更优或以一定概率接受新解if delta_value < 0 or random.random() < math.exp(-delta_value / temperature):current_solution = new_solutioncurrent_value = new_value# 更新最优解if current_value < best_value:best_solution = current_solutionbest_value = current_value# 降低温度temperature *= alphamax_iterations -= 1return best_solution, best_value

内容结构修改prompt

步骤一：数据预测模型的应用 的内容结构太过零散，为我总结成更加紧凑的段落形式