问题2引入了不确定性因素

发布时间：2025-06-24 20:14:32 作者：北方职教升学中心阅读量：646

plot_total_sales_and_area。
问题2引入了不确定性因素，# In[19]:。

背景分析。import。(。面积、

plt.ylabel。产量和价格的不确定性，可采用蒙特卡罗模拟法，模拟未来不同年份的情况。, 6。[。=Falsedef plot_total_sales_and_area。种植成本和销售价格相对稳定的前提下，plt.tight_layout。蔬菜和食用菌等。seaborn as sns。作物的销量、file_path。(。'作物名称')。气候对产量的影响、, as_index。

研究问题分析。便利性和可持续发展。'种植面积/亩'#;]。 =pd.read_excel。 ='附件2.xlsx'# 请根据实际路径进行修改。file_path, sheet_name。
该村位于华北山区，气候寒冷󿀌土地资源有限公司�有四种地块类型（平旱地、)。

农村耕地总面积为1201亩，分散为34块不同类型的地块，另外20个温室，种植作物的种类包括粮食作物（小麦、

发布于9.6 10:00 以后会纠正有问题的！

初步建模思路。

#!/usr/bin/env python。x。plt.title。# 读取Excel文件。='实际销售量/斤'#;)。附件2.xlsx：2023年作物种植及统计数据，包括亩产、='orange', label。loc。=merged_df。
显示问题二代码结果：。'SimHei']。zuowu, data, on。种植成本和价格都有波动性，因此，
#xff1数据处理a;首先，(。种植成本和销售价格波动c;要求在2024-2030年制定最佳种植方案。
附件1.xlsx：农村耕地和作物的基本情况，如地块类型、销售价格、(。rotation。'sum'}。
优化的目标应该是在两种情况下最大化种植收入，同时要遵循题目给出的种植约束条件，例如，sales_data。有必要考虑这些不确定性可能带来的风险，调整优化方案。(。sales_data。
显示问题一代码：。'作物名称', '作物类型']。'种植面积/亩'#;:。种植成本等。)。(。
问题3：考虑替代、[。'作物编号','作物名称']。='实际销售量/斤'#;, data。'axes.unicode_minus']。matplotlib.font_manager as fm。(。[。sns.barplot。互补等相关因素。
问题分析基于您提供的信息-2024年全国大学生数学建模竞赛C题，其核心内容是优化农村作物种植策略。plt.xlabel。df。.agg。plt.xticks。import。适合种植的作物等。与作物和地块建立对应关系，考虑不同地块每种作物的产量差异。'每亩产量/公斤']。# In[18]:。'销售量')。对作物的选择和种植进行优化，考虑到经济效益、))。 =pd.read_excel。)。zuowu。
问题1：#xff08最佳种植方案;2024~2030󿂐
在保持各种作物亩产、销售价格、
数据需求。山坡和水浇地）以及两种温室：普通温室和智能温室。)。种植成本等）。='left')。=[。(。import。matplotlib.pyplot as plt。避免重茬种植等。=df, color。(。)。(。作物类型、)。grouped_sales_data。种植面积及实际销量。:    plt.figure。[。玉米等）、# 合并后打印结果。(。
降价销售场景#xff1a;产量超过2023年销售价格的50%。(。# 计算实际销售量（亩产量 * 种植面积）merged_df。='2023年农作物种植')。)。附件3：模板文件用于填写问题回答。亩产、根据不同地块的特点，[。(。(。[。'sum',    '实际销售量/斤'#;:。# In[16]:。# 提取所需的列：作物名称、# In[15]:。!。=45。

c题部分思路：。)。

在这里插入图片描述

https://docs.qq.com/doc/DVVVLV0NmcnBDTlVJ。='相关数据񟭗年统计;)。(。# 合并两个表格，使用作物编号作为连接键。# coding: utf-8。 =merged_df。线性规划模型：线性规划模型（可以使用;或者整数规划模型）解决最佳种植问题，目标函数最大化总收入，限制包括限制地块类型、[。# In[20]:。file_path, sheet_name。梯田、'实际销售')。figsize。
事实上，作物之间存在替代性和互补性c;种植小麦可能会影响其他作物的产量和市场需求。问题3要求在问题2的基础上，综合考虑作物之间的相关性，以及销售量、data。'font.sans-serif']。 =pd.merge。

部分问题代码共享：。]。不能重新种植󿀌豆类作物至少三年内一次。'实际销售量/斤'#;]。plt.rcParams。(。这个问题要求，最佳种植方案࿱分别针对两个场景制定a;

滞销浪费场景#xff1a;作物产量超过预期销量的部分将无法销售。data.head。# In[17]:。附件中给出了每种作物的产量、地块信息需要从附件1和附件2中提取，# 按作物名称和作物类型分组，寻求种植面积和实际销量的总和。(。import。(。# 设置中文字体（确保系统中有SimHei字体和xff09;plt.rcParams。
显示问题三代码：。种植成本等因素之间的相互作用，制定更精细的种植策略。销售和种植成本。pandas as pd。grouped_sales_data。=[。如作物预期销售增长、[。zuowu.head。=False。'作物名称', '作物类型', '种植面积/亩'#;, '实际销售量/斤'#;]。plt.legend。)。12。='作物名称', y。=(。豆类作物种植要求、 =sales_data.groupby。='upper right')。{。* merged_df。
问题2：考虑作物不确定性的最佳方案。# 打印结果。
模拟不确定性：种植成本、plt.show。grouped_sales_data。merged_df。, how。作物数据（产量、