基于线性规划模型的农业种植业结构优化研究

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线性规划应用案例分析

线性规划应用案例分析线性规划是一种在数学和运营管理中常见的优化技术。

它涉及到在一组线性不等式约束下，最大化或最小化一个线性目标函数。

这种技术可以应用于许多不同的领域，包括供应链管理、资源分配、投资组合优化等。

本文将探讨几个线性规划应用案例，以展示其在实际问题中的应用和价值。

某制造公司需要计划生产三种产品，每种产品都需要不同的原材料和生产时间。

公司的目标是最大化利润，但同时也受到原材料限制、生产能力限制以及每种产品市场需求限制的约束。

通过使用线性规划，该公司能够找到最优的生产计划，即在满足所有约束条件下，最大化利润。

某物流公司需要计划将货物从多个产地运输到多个目的地。

公司的目标是最小化运输成本，但同时也受到运输能力、货物量和目的地需求的约束。

通过使用线性规划，该公司能够找到最优的运输方案，即在满足所有约束条件下，最小化运输成本。

某投资公司需要将其资金分配给多个不同的投资项目。

每个项目都有不同的预期回报率和风险水平。

公司的目标是最大化回报率，同时也要保证投资风险在可接受的范围内。

通过使用线性规划，该公司能够找到最优的投资组合，即在满足所有约束条件下，最大化回报率。

这些案例展示了线性规划在实践中的应用。

然而，线性规划的应用远不止这些，它还可以用于诸如资源分配、时间表制定、路线规划等问题。

线性规划是一种强大的工具，可以帮助决策者解决复杂的问题并找到最优解决方案。

线性规划是一种广泛应用的数学优化技术，适用于在多种资源限制下寻求最优解。

这种技术涉及到各种领域，包括工业、商业、运输、农业、金融等，目的是在给定条件下最大化或最小化线性目标函数。

下面我们将详细讨论线性规划的应用。

线性规划是一种求解最优化问题的数学方法。

它的基本思想是在一定的约束条件下，通过线性方程组的求解，求得目标函数的最优解。

这里的约束条件通常表现为一组线性不等式或等式，而目标函数则通常表示为变量的线性函数。

工业生产：在工业生产中，线性规划可以用于生产计划、物料调配、人力资源分配等方面。

农业规划的农田结构优化及生态育种

农业规划的农田结构优化及生态育种农田结构优化及生态育种是农业规划中一个重要而又关键的议题。

农田结构的优化能够有效提高农业生产力和农产品的质量，而生态育种则可以保护农业生态环境，促进可持续发展。

本文将从农田结构优化和生态育种两个方面探讨该话题。

首先让我们来了解一下农田结构优化的概念。

农田结构优化是指调整和改善农地的组织形式和空间布局，以提高农田生产力和农产品质量。

农田结构的优化可以从以下几个方面进行考虑。

首先，要确保农田的合理分布和利用。

根据农业规划要求，可以考虑将农田进行分类，确定适宜种植不同作物的区域，根据土地的肥沃程度和水资源状况进行合理安排。

同时，要充分发挥农田的多功能性，考虑在部分农田中开发农业观光、休闲等项目，提高农民的收入和农业的附加值。

其次，要合理配置不同类型的农业资源。

根据地区的气候条件和土地性质，将农田划分为适宜发展农作物、养殖业、林业等不同类型的农田，从而实现资源的优化利用。

同时，要为农民提供培训和指导，提高他们对农业资源的认识和利用效率。

农田结构的优化还需要考虑生态保护的因素。

农田生态系统是农业可持续发展的重要保障，必须通过生态育种等手段来保护和改善生态环境。

生态育种是指通过选择和培育适应当地生态环境的作物品种，减少农药和化肥的使用，提高农作物的抗逆能力和品质。

为了实现农田结构的优化和生态育种的目标，需要采取一系列措施。

首先，要加强农业科学研究，提高农业技术水平和创新能力，培养专业技术人才，推广先进技术和农业知识，为农民提供科学可行的建议和指导。

其次，要加强政府的引导和管理，建立健全的农业规划和政策体系，通过相关政策的支持和激励，推动农田结构的调整和优化，促进生态育种的发展。

同时，要加强社会组织的参与，鼓励农民参与农田结构调整和生态育种的实施，提高他们的自觉性和主动性。

最后，要加强对农田结构优化和生态育种成果的监测和评价，及时发现问题和不足，及时采取措施进行调整和补救。

同时，要加强经验的总结和分享，促进各地农田结构优化和生态育种的互相借鉴和学习，形成农田结构优化和生态育种的良好经验和模式。

线性规划在农林牧生产结构中的应用

线性规划在农林牧生产结构中的应用林国宁;卫孺牛;方昆;魏世恩【期刊名称】《农业现代化研究》【年(卷),期】1982(000)002【摘要】<正> 线性规划的抽象数学含义,即:求出某一组未知数X1、X2、……Xn,使其满足约束条件（线性不等式组或线性方程组）: 并使目标函数（线性函数）取最大或最小值。

（式中的b1,b2……,bm;C1,C2,……Cn都是问题给定的常数。

）我们认为这一线性规划模式,对建立合理的（最优）农业生产结构是适用的。

首先,所谓农业生产结构,就是指农业内部的种植业、林业、畜牧业、副业,渔业,以及各业内部的生产部门,在整个农业生产中的构成及其比重。

它们具体表现为不同产品的数量及其产值。

因此,最优生产结【总页数】4页(P28-31)【作者】林国宁;卫孺牛;方昆;魏世恩【作者单位】兰州大学;兰州大学【正文语种】中文【中图分类】S【相关文献】1.模糊线性规划在林业生产结构优化上的应用 [J], 张自立;朱敏2.模糊线性规划在林业生产结构优化上的应用 [J], 张自立;朱敏;3.线性规划模型在农业生产结构调整中的应用--以安徽凤阳县为例 [J], 陈海燕;陆明4.吉林省农作物合理种植结构的探讨——线性规划方法在农业生产结构研究中的应用 [J], 贺锡苹;裴鑫德;赵凤华5.线性规划在沧州农林牧优化结构研究中的应用 [J], 张素娟;郭造强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

农业规划的农业结构调整与布局优化

农业规划的农业结构调整与布局优化农业结构调整与布局优化是农业规划中的重要环节，对于农业产业的发展和农民收入增长具有至关重要的意义。

通过合理调整农业的产业结构和优化农业布局，可以实现农业产业的高效化、绿色化和可持续发展。

本文将从农业结构调整和农业布局优化两个方面来探讨农业规划的相关内容。

一、农业结构调整的意义与目标农业结构调整是指通过调整农业产业之间和农业与其他产业之间的比重关系，优化农业产业的结构，使其适应当前农业发展的需要。

农业结构调整的意义在于提高农业生产效益，增加农民收入，促进农业可持续发展。

农业结构调整的目标包括：1. 产业结构升级：通过调整农业产业结构，加大高附加值和技术密集型产业的比重，提高农产品附加值，提升农业效益。

2. 农田结构优化：通过合理调整农田利用结构，优化农作物的种植布局，提高土地利用效率和农业生产能力。

3. 增加农民收入：通过农业结构调整，推动农民转移就业，增加非农业收入，提高农民收入水平。

二、农业布局优化的重要性与方法农业布局优化是指通过对农田利用、农业产业布局、农村发展空间等方面的调整，使得农业资源分配更加合理和高效，推动农业可持续发展。

农业布局优化的重要性在于：1. 提升农业竞争力：通过优化农业布局，集中优势资源，发展特色农业产业，提高农业竞争力。

2. 促进农村发展：通过优化农业布局，推动乡村旅游、农产品加工等产业发展，促进乡村经济提升。

3. 保护生态环境：通过合理规划农业布局，保护农田耕地，保护水资源和生态环境，实现生态农业发展。

农业布局优化可以采取以下方法：1. 合理调整农田利用结构：通过对农田进行划分，划定种植结构调控区域，引导合理种植各类作物，提高土地利用效率。

2. 加大农村基础设施建设：建设农村基础设施，改善农村生产生活条件，提高农业发展水平和农民生活水平。

3. 发展农业产业园区：通过建设农业产业园区，集中农产品供应，实现农产品加工集约化和规模化。

三、农业规划的重要性与实施措施农业规划是指国家或地方政府根据农业发展的目标和任务，制定的农业产业发展的总体思路和具体措施。

浅析农业生产规划模型

浅析农业生产规划模型引言农业生产规划是指针对农业生产过程中的资源配置、生产组织和决策制定等方面进行的系统性规划。

为了有效地进行农业生产规划，农业生产规划模型应运而生。

农业生产规划模型是一种定量分析工具，通过数学模型和算法来描述农业生产过程中的关键要素和变量之间的关系，从而指导农业生产决策，优化农业资源配置，提高农业生产效益。

本文将从模型的概念、分类以及应用等方面对农业生产规划模型进行浅析。

农业生产规划模型的概念与分类1. 农业生产规划模型的概念农业生产规划模型是指运用数学和运筹学的方法建立的描述和分析农业生产过程的模型，以实现农业生产决策的科学化、合理化和效益最大化。

农业生产规划模型主要包括数量模型和质量模型两大类。

数量模型主要关注农业生产中的数量指标，如产量、投入等；质量模型则侧重于农产品品质、营养价值等方面。

2. 农业生产规划模型的分类根据农业生产规划模型的特点和用途，可以将其分为线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型以及统计模型等几种。

•线性规划模型：线性规划模型是运用线性数学规划方法来解决农业生产规划问题的模型。

它假设农业生产系统中的关系和约束可以用线性关系表示，通过线性优化算法求解最优解。

•非线性规划模型：非线性规划模型适用于农业生产过程中存在非线性关系和非线性约束的情况。

它允许目标函数和约束条件包含非线性项，使用非线性优化算法求解最优解。

•动态规划模型：动态规划模型考虑了农业生产过程中的时序性，适用于需要考虑多个时间阶段的决策问题。

它通常采用递推方式求解最优决策序列。

•统计模型：统计模型是通过分析历史数据和样本数据来推断农业生产规律，预测未来农业生产趋势的模型。

它可以包括回归分析、时间序列分析等方法。

农业生产规划模型的应用案例1. 优化农业资源配置农业生产规划模型可以通过对农业生产要素（种子、化肥、水源等）和生产环节（耕种、灌溉、施肥等）的优化配置，实现农业生产的效益最大化。

例如，可以通过线性规划模型来确定每个农田的最佳种植面积和最优投入的肥料量，以实现最大产量和最大利润。

干旱区农用地利用结构优化研究——以新疆呼图壁县为例

摘
要：目的】【探讨干旱区农用地利用结构优化方法，为进一步转变农业发展方式，保障生态安全，实现人与
自然和谐发展奠定基础。【方法】以干旱区呼图壁县为例，通过分析农用地利用现状，采用线性规划方法对农用地利用结构进行优化配置。【结果】优化后农业总产值上升；粮食作物播种面积稳定上升，经济作物中棉花播种面积大幅度下降，饲草作物播种面积也上升；地和园地的面积也都有所提升。【林结论】传统上的粮一经
ｆａｅｃｐａｒｅｉｒａｄａｄｗｏｌｄａｄｇｒｅｒａｒｓｕ，ｏ．ＣｎｌｓｎＴｅｔｎｉｏｏｅｏｇｒｃｅｃｅｓｎｏｄａｎａｎａｅｐｔ【ｏｃｉ】ｒｓｉｆｍｔｒｏｇａｎｅｎｄｅｏｏｕｏｈａｔｎｒｈ
ｔｅａｒｕｔａｌｄｕｅｓｃｒ．【ｅｕｔｆｒｏｔｉｔｎｒｓａｒｕｕａｏｔｔａｅｉｒａｅ，ｃｐｈｇｃｌｒｌａｓｔｔｉｕｎｕｅＲｓｌ】Ａｔｐｍｚｉ，ｇｏｇｉｌｒｕｕｖｕｎｅｄｒｒｕｅｉａｏｓｃｔｌｐｌｃｓｏ
ＯｐｔｍｉｉｇｔｅＳｒｃｕｅＰａｔｒｆＡｇｉｕｔｒｌＬａｄＵｓｎＡｒｄＲｅｉｎｉｚｎｈｔｕｔｒｔｅｎｏｒｃｌｕａｎｅｉｉｇｏｓ
・＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿・・・— —
ＡＣｓｔｄｆｔｂｏｎｙｏｉｉｇａｅＳｕｙｏｕｉｕｔｆｎａＨｕＣＸｊｎ
ＣＵＩＬ — ｎＬＵＧｕｎｉａ，Ｉａｇ—ｙａｕｎ

基于灰色线性规划的土地利用结构优化研究

表 2 土地利用结构优化供选方案
hm2
变量
土地类型
方案 1
方案 2
方案 3
x1
耕地
5 098.40 4 368.19
4 070.23
x2
园地
101.44
85.31
71.44
x3
林地
201 543.30 214 358.28 223 571.89
x4
牧草地
265 438.06 284 538.91 245 385.63
村居民点，交通水域和水域变化不大。未开发的土地开
发量大于开发项目 2 和 3 的数量。因此，如果选择方案 1，
难点在于未使用土地的过度开发，因复杂的开发过程、巨
大的财政和物质资源投入，可能会引发一系列影响社会
经济发展的生态和环境问题。如果人口自然增长，2020
年总人口将无法实现如此大的增长。在计划生育的严格
控制下，人口自然增长率下降。在方案 3 中主要依靠农
120 XIANGCUN KEJI 2018 年 10 月（上）
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业部门积极推动农业科技进步，提高农业生产力，在不增加耕地面积的条件下，增加耕地的平均产量。由于耕地生产力大幅度提高，因此所需的耕地面积较小，所以方案 3 中城市建设用地、农村居民用地和矿用土地的面积都是 3 个方案中最多的，从而不需要过多地对土地进行开发。在备选方案 2 中，各种土地用地类型的数量都是处于备选方案 1 和备选方案 3 之间的。在备选方案 2 中，人口的规划数量处于人口灰区间的中间值，这与皋兰县实际的人口增长率基本保持一致，符合当地社会经济发展规律。耕地的平均产量也是每株植物灰色区域的中间值。农业技术不断完善，耕地资源得到恢复。在实施环境保护政策的前提下，林地面积适度减少。为了发展当地畜牧业，适当增加牧场数量和各种有效措施，保护天然牧场。本文提出的方案 2 是皋兰县土地利用规划的最佳优化方案，也是皋兰县土地利用规划的最佳方案。

区域农业生产结构优化模型的建立

圈１生产结构关系圈
２优化模型的建立
２１决策变量的选择．
收稿日期：２０－２ｌ０５１一Ｏ
１种植业的变量。（表示ｆ第ｎ种作物种）ｆ）年
植面积（ｈ２；，１水稻，，２玉米，，３ｍ）ｌ为＝ｌ为＝ｌ为＝
年）。
现。因此，把各业净收入的最大值作为目标函数，
即
６１０９
１４
一一
ｍｘ（＝（ｆＥｃｆ（＋ｆ（＋，）（ａｚ） ∑ ｆ（＋，）ｆ ∑ （ｆＥｃ（ｆｔ））（Ｚ）））ｆ）
２３２约束条件的设置．．１土地资源可持续利用的约束这里只体现耕）地总面积的约束，即
（＋２）ｘ（＋４）ｘ（＋６）（ｆｘ（＋３）ｘ（十ｓ）ｘ（ｓＩ））ｔｔｔｔｔ６ｆ
．
２２参数的设置．对于优化计算中所涉及的参数有各种产品的投入产出和畜禽种群变化规律，这里主要对模型中所涉及到的参数进行定义。（表示单位面积第一种ｆ）
它涉及到种植业、养殖业和加工业的生产结构，同
时还考虑到自然环境和农产品市场对农业生产的影
１农业生产结构关系分析
农场的农业生产部门主要有种植业、养殖业和

实验一种植制度的农业资源分析

实验一种植制度的农业资源分析一、目的意义：农业的稳产高产是以作物与其环境的高度统一与适应为基础的。

依据当地的气候、土壤及生产经济条件确定所种植的作物种类及复种方式，是安排农业生产的首要问题。

在我们还不能大面积控制作物环境的条件下，因地制宜，适地适作是农业费省效宏的有效手段。

本实验旨在掌握各作物生态适应性及所规划地区生态条件的基础上，运用所掌握的生态学与耕作学知识，学会分析种植制度与资源关系的方法，为耕作制度设计奠定基础。

二、原则：1．以作物与其环境的统一为总原则。

不同地区在地理、地形、地貌、气候，土壤及生产条件诸方面存在差异，而各种作物又要求不同的生活环境，只有使作物与环境相互统一，组成—个协调的生态系统，作物才能稳产高产。

2．从大农业观出发，农林草综合发展，在充分利用农业资源，大力发展商品生产的同时，要积极保护农业资源，保证农业生态系统的良好循环，以同时获得高的经济效益和生态效益。

3．既要考虑因地制宜，适地适作，又要注意满足人民群众及社会的多种需要，在发展粮食生产的同时，发展经济作物、果品蔬菜及饲料绿肥作物的生产。

三、依据：1．作物对热量的要求：热量是决定作物种类与复种方式的首要条件。

多种作物在其系统发育中形成了对热量要求的不同类型。

因此，可将作物分为耐寒作物、低温作物、中温作物及喜温作物，它们对温度的要求如附表1。

某作物在此地能否种植，首先取决于当地生长季内的积温状况。

当一个生长季内的积温除能满足—茬作物需要(考虑一定的保证率，—般80%以上)尚有剩余时，就可考虑复种。

复种形式可根据热量及其它条件采取一年两熟、二年三熟等熟制类型。

根据条件可采取套作复种或平作复种。

以冬小麦为前茬的平作复种作需≥0℃积温，如附表2。

2．作物对水分的要求：水分是影响作物配置的主要因素，根据作物的生物学特性及需水系数可将其分为喜水作物与耐旱作物两大类。

各类作物的蒸腾系数及需水特性如附表3。

但应注意，同一作物的产量水平不同，需水系数有变化。

线性规划理论在实际问题中的应用.

线性规划理论在实际问题中的应用【内容摘要】根据地区自然、经济特点和国民经济需要来调整农业结构，是充分合理利用资源促进农业生产发展的一个关键问题,也是制定农业区划和农业发展规划的重要内容,而农业结构最优化方案的论证,又是其中的一个核心问题。

将线性规划应用于农作物布局中，科学地提高了粮食的总产量，对农作物的统筹安排有明显的借鉴意义．【关健字】线性规划、农作物布局、数学模型导言无论是哪一流派的经济专家都不能不承认这样一个事实:中国必须依靠仅占世界可耕地7％的土地上的产品养活几乎占全世界四分之一的人口。

但总的来说,从发展角度来看,中国农业的发展状况并没有使中国的国民经济的发展建立在更加稳定的基础上.从历史和比较的角度来看,新中国的农业取得了了不起的成就，但从人均正长的角度来看，中国的农业发展不能算是成功的,但普遍承认的是中国的合作化运动对提高农业生产率具有潜在的积极的作用:集体化为提高积累、动员大量人力在农闲期间参加水利建设，在个体经营的情况下农民不得不在有限的土地上进行多种经营，即使进一步的分工更为经济,以便满足家庭的多种需要。

中国农业产量的周期性变化于农业政策是密切相连的，但政策本身并不能对农业生产能力的增长做出全面的解释，技术进步、土地资源、其它投入的增长都是至关重要的因素.农业政策在技术和投入的有效利用方面产生了影响，对长期增长也有一些影响,但从长远的观点看，投入和技术将发挥基本的作用。

中国是一个劳动力剩余和土地短缺的社会，耕地面积有限任然是中国农业发展面临的一个主要困难．中国绝大多数可耕地均以长期使用和耕种,现存技术允许的范围的亩产量以接近最高水平。

进入新世纪后,中国农业面临如下机遇：１中国经济的持续和健康发展为中国农业发展创造了日益宽松的环境,农业即将进入于工业平等的新阶段。

2农产品市场需求日益旺盛,给农业发展带来广阔的发展前景。

新的农业科技革命将为农业发展提供强大的技术支撑。

但中国农业将面临国外优质廉价农产品的冲击,农业生产和农民收入也将受到一定的影响,耕地和水资源日趋紧缺,承受的压力越来越大；农业经济区域发展不公平,地区差距越来越大;农业生态环境压力加大；农业生产成本不断提高,边际效益不断下降,农民增收压力加大，这对实现农业现代化产生不利影响.针对农业发展问题,就土地资源稀缺分析如何使资源得到最优配置,应用线性规划建立数学模型使得农作物布局得到合理安排，大幅度提高经济收益,以某乡作物种植计划为例:某乡共有可耕地20００亩,其中沙质土地400亩，粘质土地600亩,中性土地１０00亩,主要种植3类作物: 第1类是以水稻为主的粮食类作物，第2类是蔬菜类，第3类是经济作物，以本地特产茉莉花为代表作物。

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０．６２００、０．２８０１、０．０８１４、０．０１８５。
１．２．２２００７年农业种植业优化模型。对２００７年资源消耗系
数、资源约束系数进行微调，可得如下优化模型：
ｍａｘＺ２００７＝８４９８．４９７７ｘ１＋９６０２．２４４０ｘ２＋１７０１８．４８１４ｘ３
＋２３１１７．４６６２ｘ４
０．１７７８、０．０３６１。
２枣庄市农业种植业结构优化
２．１历史数据灰色关联分析灰色关联分析算法比较常
见，可参见文献［１２］。将１９８９～２００３年粮食、油料、棉花和蔬
菜播种面积分为３组，即１９８９～１９９３年、１９９４～１９９８年、
１９９９～２００３年。以每组粮食、油料、棉花和蔬菜播种面积之
和为特征序列，以播种面积为相关因素序列，运用灰色关联
分析算法进行灰色关联分析，分别得出对应的灰色相对关
联度ｒ１、ｒ２、ｒ３，见表３。
表３
灰色相对关联度
粮食油料棉花蔬菜

ｒ１０．８０３９１１０．８２９２０．５０１２５９０．７６８４２２
ｒ２０．５２１４１６０．９０１５１４０．５９５７０７０．６５４８３７
油料
棉
蔬菜瓜类
９６９０．６０１１１７９３７９．５０４９５２８７４２．０７００３
９０２３．１００２６６９４４２．５７６２７１２７７２２．１５４３９
８４４２．９５７３１４１１８７３．２３７５５２４７６８．７７４１７
７８０２．３５１４６９１１９７８．９５１５５２５０５２．７３０８９
以科学发展观为指导，大力调整和优化农业经济结构，
是经济战略性调整的重要内容，也是农村经济工作的重中
之重［１］。２００３年山东枣庄市农业总产值达到８７４７００万元，
农业经济蓬勃发展。目前，农业发展存在许多有利的因素，
如枣庄市通过涝洼地建设不断增加农作物播种面积，乡村
劳动力资源较丰富，农业科技含量不断提高，水资源、农业
摘要以土地资源、农作物需水量、肥料、乡村劳动力资源、农业机械总动力等作为农业种植业规划的约束条件，建立基于线性规划的农业种植业结构优化数学模型。以山东枣庄市为例，提出农业种植业结构优化方案，该优化方案具有实用性和合理性。关键词线性规划；灰色关联理论；种植业结构；优化中图分类号Ｓ１１＋７文献标识码Ａ文章编号０５１７－６６１１（２００６）１２－２６２３－０２
ｍａｘＺ２００６＝８２０３．１８４７ｘ１＋９４３９．７１５５ｘ２＋１５８１２．５２９８ｘ３
＋２３５９３．２７２４ｘ４
（８）
#%ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋ｘ４＝１
%
３%
% %
７８０
ｘ１＋２
３５０
ｘ２＋３
３００
ｘ３＋４
３００
ｘ４≤３
３５０
%
%%４２８ｘ１＋５４８ｘ２＋５２０ｘ３＋４４０ｘ４≤４７０
作物需水量、平均农作物施肥量、平均农作物用工量和平均
农作物所需农业机械动力；ａ（ｉｊｉ＝１，２，３，４；ｊ＝１，２，３，４）为资源消耗系数。
根据统计资料［５－９］，查出４类农业种植业１９９９～２００３年
单产、总产和总产值。
每公顷农作物的收益（元／ｈｍ２）＝总产值（元）总产量（ｋｇ）
×单产（ｋｇ／ｈｍ２）（７）
Ｍａｘ（ｍｉｎ）Ｚ＝ｃ１ｘ１＋ｃ２ｘ２＋…＋ｃｎｘｎ
#%ａ１１ｘ１＋ａ１２ｘ２＋…＋ａ１ｎｘｎ≤（＝，≥）ｂ１
%
%%%ａ２１ｘ１＋ａ２２ｘ２＋…＋ａ２ｎｘｎ≤（＝，≥）ｂ２ｓ．ｔ． $%%……………………………………
% %
%%ａｍ１ｘ１＋ａｍ２ｘ２＋…＋ａｍｎｘｎ≤（＝，≥）ｂｍ
%
&%%ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ≥０
ＳｔｕｄｙｏｎＳｔｒｕｃｔｕｒｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＰｌａｎｔａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＬｉｎｅａｒＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＭｏｄｅｌＺＨＵＣｈｕｎ! ｊｉａｎｇｅｔａｌ（ＢｕｓｉｎｅｓｓＳｃｈｏｏｌ，ＨｅｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１００９８）ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｐｌａｎｔｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙｂａｓｅｏｎｔｈｅｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｄｓｏｉｌｒｅｓｏｕｒｃｅ，ｗａｔｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｆｏｒｃｒｏｐ，ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒ，ｃｏｕｎｔｒｙｌａｂｏｒｆｏｒｃｅｒｅｓｏｕｒｃｅａｎｄａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｍａｃｈｉｎｅ．Ｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ，ＺａｏｚｈｕａｎｇｏｆＳｈａｎｄｏｎｇｐｒｏｖｉｎｃｅｗａｓｔａｋｅｎａｓａｎｅｘａｍｐｌｅｔｏｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｐｌａｎｔｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｃｏｍｐａｒｅｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｗｉｔｈｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｄａｔａｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｇｒｅｙｉｎｃｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｒｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｉｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｈａｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙａｓｗｅｌｌａｓｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙｔｈａｔｍａｙｂｅｐｒｏｖｉｄｅｄａｓｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ!ｍａｋｉｎｇ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＬｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ；Ｇｒｅｙｉｎｃｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｒｙ；Ｐｌａｎｔｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
收稿日期２００６! ０３! ２４
１．２优化设计农业种植业优化模型算法是在统筹兼顾社
会、生态、经济效益的基础上，以土地资源、农作物需水量、
肥料、乡村劳动力资源、农业机械总动力等作为农业种植业
规划的约束条件，以达到经济收益最大化的目标。为此，确
定如下农业种植业优化模型：
ｎ
ｍａｘＺ＝’ｃｊｘｊｊ＝１
（１）土地资源约束为：ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋ｘ４＝１
２６２４
安徽农业科学
２００６年
表２
２００６～２００７年农作物每公顷收益预测
元／ｈｍ２
２００６２００７
粮食８２０３．１８４７８４８９．４９７７４８
油料９４３９．７１６９６０２．２４４
棉花１５８１２．５３１７０１８．４８
域得到广泛应用［３］。它是数学规划与运筹学的一个分支，是
运筹学中最常用的一种方法。线性规划所处理的问题是在
经济活动中以最佳的方式分配有限的资源，以便充分地发
挥资源的效能最终获取最佳经济效益［４］。
线性规划模型如下：
设ａｉｊ、ｂｉ、ｃ（ｊｉ＝１，２…，ｍ；ｊ＝１，２…，ｎ）均为常数，ｘ（ｊｊ＝１，２， …，ｎ）为未知量，称
９７０６．４１４２６５１２３０６．９２２１５２５９２２．２６３８３
运用灰色系统理论［１０］，进行４种农作物每公顷收益预测，得２００６、２００７年预测值，见表２。１．２．１２００６年农业种植业优化模型。为了达到农作物每公顷收益最大化，要充分考虑土地资源、农作物需水量、肥料、乡村劳动力资源、农业机械总动力等约束条件。
%
ｓ．ｔ．
$%６００
%
ｘ１＋５２５
ｘ２＋５５０
ｘ３＋５５０
ｘ４≤５７５
%
%%４．７ｘ１＋３．５ｘ２＋２．８ｘ３＋４．２ｘ４≤４．２
%
%%%ｘ１≥０．６２
%
&%ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４≥０
（９）
运用单纯形法进［１１］行计算机程序求解，可得优化结果
为：ｘ１＝０．６２００，ｘ２＝０．２８０１，ｘ３＝０．０８１４，ｘ４＝０．０１８５；ｍａｘＺ２００６为９．４５３６×１０３，即粮食、油料、棉花、蔬菜分别占耕地比重为
根据式（７），可得１９９９～２００３年４种农作物每公顷收益，
见表１。
表１
１９９９￣２００３年农作物单位面积收益
元／ｈｍ２
１９９９２０００２００１２００２２００３
粮食
７００９．４２９９０５５７３５．３５６７９８６２９２．７８４６３７５８９９．０５３２９８７０２０．２７９９０２
生态有机肥料等日趋得到合理利用。为合理利用区域农业
资源，实现农业经济效益的最大化，笔者根据地区自然、经
济条件的特点和社会的需求［２］对农业种植业结构进行了优
化研究。
１规划数学模型及优化设计
１．１规划数学模型１９４７年，丹捷格在运筹学基础上创立
了线性规划模型，这一模型在市场运作、生产经营等管理领
式（１）为目标函数，式（２）为约束条件。
（１）（２）
简记为：
ｎ
ｍａｘ（ｍｉｎ）Ｚ＝’ｃｊｘｊｊ＝１
#ｎ
’ %
ｓ．ｔ．
%% (
ｊ＝１
ａｉｊｘｊ≤（＝，≥）ｂｉ
%
&%%ｘｊ≥０
（３）（４）
作者简介朱春江（１９７０－），男，江苏连云港人，博士研究生，研究方向：水资源规划、区域发展理论、规划及管理。