基于目标规划与优化算法的农业种植最优策略研究

Abstract

现代农业作为社会经济发展的重要驱动力，其种植策略优化对实现乡村经济可持续发展具有显著现实意义。本研究基于多源农业数据，构建了融合多目标规划与智能优化算法的种植决策模型，系统探讨了不同市场情景下的作物种植优化问题。研究首先通过数据编码与可视化分析揭示了耕地资源分布、作物产量与经济效益间的内在关联，构建了包含种植成本、产量约束、轮作制度等多维约束的目标规划模型。同时，当考虑滞销风险时，通过重构价格弹性函数，建立了动态收益评估模型，揭示了不同滞销处理策略对经济效益的影响规律。在不确定性分析层面，采用蒙特卡罗方法模拟销售量增长率和价格波动的概率分布，构建了包含风险惩罚项的鲁棒优化模型。最终，实现了收益最大化与风险最小化的多目标协同优化。求解方面，创新性地引入全局搜索粒子进化变异算子改进粒子群算法（IPSO），有效解决了传统优化算法在复杂约束下的局部最优问题，实现了预期收益最大化。研究结果表明：预期收益相较原始方案提升超过27.5%，风险平衡模型使收益波动率降低33.3%.该成果为现代农业种植规划提供了兼具理论价值和应用潜力的决策支持框架。