2023 数学建模高教社杯 国赛(D题)养殖场经营||建模秘籍&文章代码思路大全

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题目重述

湖羊养殖场是一家以湖羊为主要养殖对象的养殖场,湖羊是国家级绵羊保护品种,具有优良的生长特性和适应性。养殖场设置了不同规格的羊栏,用于不同阶段和不同性别的湖羊养殖。养殖场管理者希望通过合理的生产计划来达到以下目标:

优化空间利用率,尽量减少羊栏的浪费和额外场地的租用,确保每个羊栏都得到充分利用。

问题描述:

湖羊养殖场的生产过程主要分为繁殖和育肥两个环节。在繁殖环节中,种公羊和基础母羊需要在羊栏中进行自然交配,待产母羊需要特别的照顾,而哺乳母羊和羔羊需要分开饲养。不同阶段的湖羊具有不同的空间需求,养殖场的羊栏规格也不同。种公羊和基础母羊在非交配期不能关在同一栏中。

羊栏的规格如下:

  • 空怀休整期每栏基础母羊不超过 14 只;
  • 非交配期的种公羊每栏不超过 4 只;
  • 自然交配期每栏有 1 只种公羊及不超过 14 只基础母羊;
  • 怀孕期每栏不超过 8 只待产母羊;
  • 分娩后的哺乳期,每栏不超过 6 只母羊及它们的羔羊;
  • 育肥期每栏不超过 14 只羔羊。

每只基础母羊每 2 年可生产 3 胎。种公羊和母羊在非交配期原则上不关在同一栏中。

您的任务是制定一个生产计划,决定在何时开始对多少可配种的基础母羊进行配种,以控制羊只的繁育期,进而调节对羊栏的需求量,以最大程度减少羊栏的浪费和额外场地的租用。

问题分析:

您需要建立一个数学模型,考虑湖羊的生命周期、空间需求、养殖栏规格和时间约束等因素,以优化养殖场的空间利用率,并制定合理的生产计划。模型的目标是最大化羊栏的利用率,以确保最佳的空间利用和经营效益。

问题一

不考虑不确定因素和种羊的淘汰更新,假定自然交配期 20 天,母羊都能受孕,孕 期 149 天,每胎产羔 2 只,哺乳期 40 天,羔羊育肥期 210 天,母羊空怀休整期 20 天。该湖羊 养殖场现有 112 个标准羊栏,在实现连续生产的条件下,试确定养殖场种公羊与基础母羊的合 理数量,并估算年化出栏羊只数量的范围。若该养殖场希望每年出栏不少于 1500 只羊,试估算 现有标准羊栏数量的缺口。

解析

为了解决湖羊养殖场的种公羊和基础母羊的合理数量,以及年化出栏羊只数量的范围问题,我们可以建立一个动态规划模型。这个模型将考虑湖羊的生命周期、生产周期和不同阶段的羊只数量,以最大化出栏羊只数量并满足每年不少于 1500 只羊的要求。

以下是详细的建模思路:

  1. 定义决策变量

    • $G_t$:第 $t$ 年开始时的种公羊数量。
    • $M_t$:第 $t$ 年开始时的基础母羊数量。
    • $L_t$:第 $t$ 年开始时的羔羊数量。
    • $R_t$:第 $t$ 年开始时养殖场的标准羊栏数。
  2. 目标函数

    我们的目标是最大化年化出栏羊只数量,可以表示为:

    {Maximize} \sum_{t=1}^{T} (2L_t)

    这里,$T$ 是规划的时间范围。

  3. 约束条件

    • 种羊数量约束:

      • 种公羊数量约束:G_t = 0.02M_t,即每 50 只基础母羊需要 1 只种公羊。
      • 基础母羊数量约束:M_t = M_{t-1} + 0.5 \cdot 2L_{t-1} - 0.5 \cdot 2L_{t-1-5},基础母羊的数量包括前一年的基础母羊加上前一年产生的羔羊数量减去五年前产生的羔羊数量。
      • 羔羊数量约束:L_t = 2G_{t-1} \cdot 0.9 + 2M_{t-1} \cdot 0.9,羔羊的数量包括前一年种公羊和基础母羊的交配所产生的羔羊数量。
    • 羊栏数量约束:

      • 羊栏数量不超过养殖场的标准羊栏数:R_t \leq 112
    • 年化出栏羊只数量不少于 1500 只的约束:

      \sum_{t=1}^{T} (2L_t) \geq 1500
    • 初始条件:

      • $G_1$ 和 $M_1$ 是初始的种公羊和基础母羊数量。
      • $L_1$ 初始为 0,因为第一年没有羔羊。
  4. 模型求解

    使用动态规划算法来求解上述模型,从第一年开始逐年计算种公羊、基础母羊、羔羊和羊栏的数量,并根据目标函数的要求,确定最优的种公羊和基础母羊数量,以获得最大的年化出栏羊只数量。

  5. 结果分析

    在模型求解后,您将获得每年的种公羊、基础母羊和羔羊数量,以及年化出栏羊只数量。您可以根据模型的结果来估算现有标准羊栏数量是否足够满足最低要求(每年出栏不少于 1500 只羊)。如果不足够,您可以估算需要额外增加的标准羊栏数量,以满足需求。

这个模型考虑了湖羊的生命周期、生产周期和不同阶段的羊只数量,并在不考虑不确定因素和种羊的淘汰更新的情况下,提供了一个合理的养殖计划。

代码:

下面是使用Python进行建模和求解湖羊养殖场的数学问题的示例代码,使用线性规划求解器来解决问题。我们将使用PuLP库,一个常用的线性规划库。

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问题二

在问题 1 的基础上,对 112 个标准羊栏给出具体的生产计划(包括种公羊与基础 母羊的配种时机和数量、羊栏的使用方案、年化出栏羊只数量等),使得年化出栏羊只数量最 大。

解析

  1. 确定时间周期

    • 与问题一类似,首先需要确定规划的时间周期。我们仍然可以假设规划周期为10年(T=10)。
  2. 定义决策变量

    • 决策变量包括种公羊数量(G)、基础母羊数量(M)、每年的羔羊数量(L[t])和每年的羊栏数量(R[t])等。
    • 由于不确定性因素的存在,我们可以引入额外的随机变量,如受孕率、受孕时间和产羔数量的随机变量,以反映这些不确定性。
  3. 定义目标函数

    • 目标函数仍然是最大化年化出栏羊只数量,可以表示为 $\text{Maximize } \sum_{t=1}^{T} (2L_t)$。
  4. 定义约束条件

    • 约束条件需要考虑不确定性因素:
      • 受孕率约束:母羊通过自然交配的受孕率为85%,可以引入受孕率的随机变量,并将其约束为0.85。
      • 受孕时间约束:受孕母羊的受孕时间在147-150天内波动,可以引入受孕时间的随机变量,并将其约束在这个范围内。
      • 产羔数量约束:每胎产羔数量不确定,可以引入产羔数量的随机变量,并将其约束为平均每胎产羔2.2只,考虑多胎的情况以及羔羊的夭折率。
    • 其他约束条件包括种羊数量约束、基础母羊数量约束、羊栏数量约束、年化出栏羊只数量不少于1500只的约束等。
  5. 引入随机性和概率分布

    • 为了应对不确定性,可以引入随机性和概率分布,模拟受孕率、受孕时间和产羔数量的随机变化。
    • 可以使用概率分布(如均匀分布或正态分布)来模拟这些不确定性因素,然后进行随机抽样以生成多个可能的情况。
  6. 使用模拟方法

    • 可以使用模拟方法(如蒙特卡洛模拟)来生成多个生产计划的方案,每个方案考虑不同的随机变化。
    • 针对每个方案,通过线性规划求解,得出相应的最大化年化出栏羊只数量。
    • 分析多个方案的结果,评估在不确定性因素下的最佳生产计划。
  7. 制定鲁棒的生产计划

    • 基于模拟结果,制定鲁棒的生产计划,考虑了不确定性因素。
    • 这个计划应该是多个可能情况的综合,并可以应对不同情况的变化。

代码:

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问题三

问题 1 和问题 2 中用到的数据都没有考虑不确定性,一旦决定了什么时间开始对 多少可配种的基础母羊进行配种,后续对羊栏的安排和需求也就随之确定。例如,用 3 个羊栏 给 42 只母羊进行配种,孕期需要 6 个羊栏,哺乳期需要 7 个羊栏给怀孕母羊分娩和哺乳,哺乳 期结束就需要给 84 只断奶羔羊和 42 只母羊共安排 9 个羊栏进行育肥和休整。但实际情况并非 如此,配种成功率、分娩羔羊的数目和死亡率等都有不确定性,哺乳时间也可以调控,这些都 会影响空间需求。

解析

问题三考虑了在决定了配种计划后,如何在不确定性因素下制定养殖场的空间利用计划,以满足羊只的需求。以下是建模思路:

  1. 确定时间周期

    • 与前两个问题一样,首先需要确定规划的时间周期。我们仍然可以假设规划周期为10年(T=10)。
  2. 引入不确定性因素

    • 针对不确定性因素,我们需要引入一些随机变量和概率分布,以模拟受孕率、受孕时间、产羔数量、死亡率等的不确定性。
    • 为每个不确定性因素引入随机变量,并将其与概率分布相联系,例如,受孕率可以表示为一个概率分布。
  3. 定义决策变量

    • 决策变量包括种公羊数量(G)、基础母羊数量(M)、每年的羔羊数量(L[t])和每年的羊栏数量(R[t])等,与问题一和问题二一样。
  4. 定义目标函数

    • 目标函数仍然是最大化年化出栏羊只数量,可以表示为 $\text{Maximize } \sum_{t=1}^{T} (2L_t)$。
  5. 定义约束条件

    • 约束条件需要考虑不确定性因素:
      • 受孕率约束:受孕率应该根据随机变量和概率分布进行约束。
      • 受孕时间约束:受孕时间也应该考虑不确定性,可以引入相关的随机变量和概率分布。
      • 产羔数量约束:每胎产羔数量不确定,可以引入产羔数量的随机变量,并考虑死亡率等因素。
      • 死亡率约束:考虑羔羊的死亡率,根据随机变量和概率分布约束。
    • 其他约束条件与前两个问题类似,根据养殖场的规则来制定。
  6. 使用蒙特卡洛模拟

    • 使用蒙特卡洛模拟来模拟不确定性因素的多种可能情况。
    • 在每个模拟中,生成随机样本,考虑不确定性因素,并通过线性规划求解每个模拟中的最大化年化出栏羊只数量。
  7. 制定鲁棒的空间利用计划

    • 基于模拟结果,制定鲁棒的空间利用计划,以应对不确定性因素。
    • 这个计划应该是多个可能情况的综合,并可以应对不同情况的变化,确保有足够的羊栏满足需求。

问题三的核心是将不确定性因素考虑进来,通过模拟和概率分析来制定具有鲁棒性的空间利用计划。

代码

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完整思路+代码如下:

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