一種農作物種植策略優化方法，包括以下步驟；步驟一：進行數據收集，獲取耕地類型；步驟二：將步驟一收集到的耕地類型進行數據預處理，按照種植季次進行二次劃分；并建立每塊耕地可供種植的農作物標號序列；步驟三：根據作物的當前單位面積利潤，建立種植策略模型，選擇種植利潤最高的作物，作為狀態轉移的依據，目標函數是所有耕地收益最大；步驟四：對步驟三建立的種植策略模型求解；步驟五：對步驟四求解后的模型優化，建立目標規劃模型，引入先驗知識，利用啟發式算法對結果進行優化，得到種植的具體作物面積。本發明專利技術有利于鄉村在復雜的農業環境中能更好適應市場變化，實現農業資源的最大化利用，進而保證農業工作者獲得更加穩健的收益。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于農業農作物種植策略，具體涉及一種農作物種植策略優化方法。
技術介紹
1、現有的農村傳統小農經濟模式已越來越不適應當下農村實際情況，如何依據鄉村實際情況統籌各種資源，因地制宜科學制定種植策略有重要意義。
2、隨著大數據以及人工智能等技術的不斷完善，為智慧農業領域提供了技術支持，利用這些平臺可以統計并分析現有農村農業領域收支情況?；诖?，可以建立合適的數學模型，制定出科學合理的農作物種植策略，使得農村耕地得到最大化利用，使得農業生產更加智能化、精準化。
3、例如公開號：cn112101868a的專利，公開了一種基于智慧農業的一體化物聯云端控制系統，包括編碼系統、物聯檢測系統、供應鏈系統和后臺管理系統。該系統通過對農產品種子進行逐個編碼，將編碼種子的生長信息和農產品物流信息傳遞至后臺管理系統，實現農產品的實時監控、全程追蹤。這種方式確保消費者與生產、銷售商之間的信息透明，降低食品安全隱患。其存在的缺陷是僅從農作物角度考慮了種子的生長情況，而缺乏對農業資源、市場因素以及各種農業限制的衡量。
4、又如公開號：cn118095792a的專利，公開了一種基于大數據的智慧農業管理系統，包括數據獲取模塊、數據預處理模塊、數據分析決策模塊以及公共服務模塊。通過收集的數據構建出農業作物產量預測模型，來預測分析農業作物產量，通過預測分析得到的農業作物產量優化耕種農業作物面積，調整農業作物種植策略，做到精確施肥和灌溉。其存在的缺陷是沒有考慮到農村實際耕地類型的豐富性以及可選擇種植農作物的豐富性。
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p>5、然而，現有技術雖然在一定程度上實現了農業的智慧化和數字化，但多是基于農作物生產角度，主要針對小范圍同一種耕地的智慧管理，忽略了農村耕地類型以及可選擇農作物的多樣性。6、此外，目前傳統農業種植策略往往依賴于農業工作者的經驗和直覺，而未能有效利用大數據分析，尤其缺乏對于農業資源、耕地限制以及市場因素的整體把握，從而難以根據現有農業狀況科學有效地制定下一階段種植策略。
7、因此，針對以上問題，需要一種農作物種植策略的優化方法。
技術實現思路
1、為了克服以上現有技術存在問題，本專利技術的目的在于提供一種農作物種植策略優化方法，該方法綜合考慮鄉村耕地類型、可種植農作物的特點，并結合農作物現有市場經濟現狀，以及多種耕地限制，制定經濟最大化種植策略優化方法，合理安排下一階段的種植策略。有利于鄉村在復雜的農業環境中能更好適應市場變化，實現農業資源的最大化利用，進而保證農業工作者獲得更加穩健的收益。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用的技術方案是：
3、一種農作物種植策略優化方法，包括以下步驟；
4、步驟一：進行數據收集，獲取耕地類型；
5、步驟二：將步驟一收集到的耕地類型進行數據預處理，按照種植季次進行二次劃分；并建立每塊耕地可供種植的農作物標號序列；充分考慮農作物的多樣性；
6、步驟三：根據作物的當前單位面積利潤，建立種植策略模型，選擇種植利潤最高的作物，作為狀態轉移的依據，目標函數是所有耕地收益最大；
7、根據現有農業市場狀況進行多年份種植策略安排，而動態規劃思想特別適用于制定多年份農作物種植策略，具體為：將每一年作為動態規劃的一個階段，每個階段的種植策略代表該階段的狀態，決策是確定每種類型的耕地種植那類農作物以及種植的面積?？紤]實際，主要約束是安排的各農作物的總耕種面積必須等于該鄉村的總耕地面積。狀態轉移方程以當前階段各地塊的單位面積利潤，同時還需考慮農作物種植時重茬和作物之間相互影響(如豆類作物對次年農作物產量有正面作用)等。每個階段根據作物的當前單位面積利潤，選擇種植利潤最高的作物，作為狀態轉移的依據，目標函數是所有耕地收益最大。
8、步驟四：對步驟三建立的種植策略模型求解；
9、步驟五：對步驟四求解后的模型優化，建立目標規劃模型，引入先驗知識，利用啟發式算法對結果進行優化，得到種植的具體作物面積。
10、所述步驟一中，耕地類型包括農業資源、耕種限制和市場狀況數據，用于了解某農村的農業經濟現狀，便于科學合理地安排種植策略；
11、所述農業資源數據包括該區域農村耕地的類型以及面積、每塊耕地選擇種植的農作物種類、種植季次和產量；
12、耕地限制數據包括：耕地輪作種植、特殊種類農作物優先安排以及農業工作者的耕地需求；
13、市場狀況數據包括農作物種植成本、平均銷售價格。
14、所述步驟二中，二次劃分的耕地類型分為平旱地、梯田、水澆地、普通大棚和智慧大棚，不同類型的耕地種植季次有所差別，此外，根據步驟一收集到的農作物種類、種植季次；
15、其中，平旱地、梯田為單季次，水澆地、普通大棚和智慧大棚為雙季次，對于雙季次耕地，將其劃分成兩塊地，和單季次耕地同時進行安排；
16、此外，將每一塊耕地在每一個季次可以種植的所有農作物全部納入安排范圍內，制定農作物標號序列。
17、所述步驟三中的種植策略模型具體為：
18、step1)問題階段化：按照時間順序，將整個種植策略問題分為多個階段，每一年為一個獨立的決策階段，每個階段需要解決的問題是如何在有限的地塊面積m內，選擇每塊地現階段利潤最高的作物進行種植，從而最大化當年的總收益；
19、step2)狀態定義：狀態tk表示為第k年的六種地塊類型種植策略的最大利潤，包括所有地塊種植作物的面積，dpk(i,j)表示第k年在地塊類型i上種植作物面積剩余j時的最大利潤，在k年中對同種地塊類型進行利潤最大的種植分配，此時第k-1年在地塊類型i上對應的種植策略已經確定，根據狀態的無后效性，下一狀態也就是下一年的種植策略僅受上一年制約；
20、step3)狀態轉移方程：狀態轉移方程描述了從一個狀態如何轉移到下一階段狀態的過程。在每一個階段k中，根據當前可種植作物的單位面積利潤，選擇種植利潤最高的作物。
21、具體為：
22、
23、其中，j'為不包括上年種植過的農作物集合，c為具體的農作物，j'為c農作物的可種植面積，lr為種植c農作物j'面積對應的利潤。因此，dpk(i，j)表示第k年在第i塊地種植面積剩余j時的最大利潤。
24、所述步驟四將動態規劃每一階段問題細化為0-1背包問題，其具體原理為：
25、每一階段的種植策略需要考慮的是當前階段這些農作物是否進行種植以及如何安排種植使得利潤最大，需要將n種作物安排到該鄉村總面積為m的耕地來種植，其中，第j種農作物的種植面積為sj，該作物在單位面積上的利潤為vj，具體為：
26、vj＝bj×mj-cj
27、對于是否種植某種農作物，只存在兩種可能性：要么種植，否則不種植；因此，可以將其轉化為0-1背包問題，即向一個背包中裝入一些物品，求解能裝入最大價值物品的解決方案，其中背包的容量為可用的耕地總面積為本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，所述步驟一中，耕地類型包括農業資源、耕種限制和市場狀況數據，用于了解某農村的農業經濟現狀；
3.根據權利要求2所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，所述步驟二中，二次劃分的耕地類型分為平旱地、梯田、水澆地、普通大棚和智慧大棚，不同類型的耕地種植季次有所差別，此外，根據步驟一收集到的農作物種類、種植季次；
4.根據權利要求1所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，所述步驟三中的種植策略模型具體為：
5.根據權利要求4所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，具體為：
6.根據權利要求5所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，所述步驟四將動態規劃每一階段問題細化為0-1背包問題，具體為：
7.根據權利要求6所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，根據以上內容，轉化為以下問題：
8.根據權利要求1所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，所述步驟五的優化模型如下：
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【技術特征摘要】
1.一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，所述步驟一中，耕地類型包括農業資源、耕種限制和市場狀況數據，用于了解某農村的農業經濟現狀；
3.根據權利要求2所述的一種農作物種植策略優化方法，其特征在于，所述步驟二中，二次劃分的耕地類型分為平旱地、梯田、水澆地、普通大棚和智慧大棚，不同類型的耕地種植季次有所差別，此外，根據步驟一收集到的農作物種類、種植季次；
4.根據權利要求1所述的一種農作...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉博，賀淑杰，張福特，
申請(專利權)人：陜西科技大學，
類型：發明
國別省市：
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