我是Tina表姐，毕业于中国人民大学，对数学建模的热爱让我在这一领域深耕多年。我的建模思路已经帮助了百余位学习者和参赛者在数学建模的道路上取得了显著的进步和成就。现在，我将这份宝贵的经验和知识凝练成一份全面的解题思路与代码论文集合，专为本次赛题设计，旨在帮助您深入理解数学建模的每一个环节。

让我们来分析C题！

本次国赛（五题）完整内容均可以在文章末尾领取！

第一个问题是要求针对以下两种情况，分别给出该乡村 2024~2030 年农作物的最优种植方案：

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。

具体要求是将结果分别填入 result1_1.xlsx 和 result1_2.xlsx 中。 要解决第一个问题，我们需要建立一个数学模型，以便为乡村在2024至2030年之间制定最优的农作物种植方案。在这个模型中，我们将考虑种植的面积、产量、销售量以及潜在的滞销影响。以下是模型的基本构建步骤：

1. 定义参数和变量

1.1 参数定义

• $A_i$: 地块类型 $i$ 的耕地面积 (亩)，其中 $i$ 为 1到 34 的地块编号

• $C_j$: 种植作物 $j$ 的成本（元/亩）

• $P_j$: 种植作物 $j$ 的销售价格（元）

• $Y_j$: 种植作物 $j$ 的亩产量（斤）

• $S_j$: 种植作物 $j$ 的预期销售量（斤）

• $X_{ij}$: 第 $i$ 块地种植的作物 $j$ 的面积（亩）

1.2 定义决策变量

• $X_{ij}$: 选择种植作物 $j$ 在地块 $i$ 的面积（亩）

1. 不可预测因素： 对于不同的作物，考虑未来年的预期销售量、亩产量和销售价格的变化以及不确定性的影响，即对平均增长率和变化范围进行建模。

4. 求解方法

可以使用线性（或非线性）规划方法来求解这个模型，比如使用Python的SciPy库中的linprog函数，或使用Excel的规划求解功能，通过设置目标函数和约束条件以求取最优解。

5. 结果分析与见解

• 结果填充：根据模型的求解结果，按照优化后的种植方案填充到result1_1.xlsx和result1_2.xlsx中。

• 分析：比较两种情况下的总销售收入，评估滞销情况对经济效益的影响。第二种情况可能更有利于缓解滞销问题，尽管仍会导致一定的收益损失，合理的种植计划能够在减少浪费的同时最大化收益。

通过这种方式，我们不仅能制定出科学的种植计划，还能为乡村经济的可持续发展提供坚实的理论基础。 为了给出该乡村2024~2030年农作物的最优种植方案，我们首先需要建立一个数学模型，考虑各项约束和目标，以下是详细的建模过程和所需的数学公式。

定义变量

设定决策变量： - $x_{ij}$：在年份 $j$ 种植作物 $i$ 的面积（亩），其中 $i$ 是作物的索引，$i = 1, 2, \ldots, N$（N为作物的总数），$j = 2024, 2025, \dots, 2030$。

由于篇幅过长

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